Intro to Generative UI with LangChain
Summary
TLDRこのビデオでは、ジェネラティブUIとランチェーンの3部構成シリーズの第1回として、ジェネラティブUIの概念や使用例、そして実装に用いるアーキテクチャについて紹介します。ジェネラティブUIは、言語モデルのような推論エンジンを用いて動的にUIコンポーネントを選択し、ユーザーに表示します。チャットボットの例を通じて、自然言語からの入力に基づいて最適なツールを選択し、それに対応するUIコンポーネントを動的に提供する方法を解説します。また、JavaScriptとPythonでの実装方法も紹介しています。
Takeaways
- 🌟 ジェネラティブUIとは、言語モデルのような推論エンジンを使って、ユーザーに表示するUIコンポーネントを動的に選択し、レンダリングする技術です。
- 🔍 従来の方法では、ユーザーの好みや設定に基づいてUIコンポーネントが静的に選択されていましたが、ジェネラティブUIではユーザーのセッション中に活発に動いています。
- 📚 推論エンジンと組み合わせることで、音声、ビデオ、テキストなど、さまざまな入力を利用して、最適なUIコンポーネントを推測することができます。
- 📝 ユースケースとしては、チャットボットがユーザーの自然言語やチャット履歴をもとに、最適なツールを選択し、それに対応するUIコンポーネントを提供することが挙げられます。
- 🌐 ウェブサイトは、大規模言語モデルとジェネラティブUIを活用することで、よりパーソナライズされ、ユーザーの要求に即した動的なコンテンツを提供できます。
- 🛠️ チャットボットの例では、「天気はどうですか?」という質問に対して、言語モデルが「San Francisco California」という回答を推測し、天気ツールを選択してUIをレンダリングします。
- 📑 インボイスに関する質問に対しては、OCRを活用して画像からテキストを解析し、インボイスツールを選択してフォームを自動で入力することができます。
- 🏗️ ジェネラティブUIのアーキテクチャは、ユーザー入力を言語モデルに渡し、ツールを選択し、それに対応するUIコンポーネントを更新する一連のプロセスです。
- 📺 実際にデモを見ると、ジェネラティブUIはユーザーの入力に基づいて、即時に適切なツールを選択し、ローディングコンポーネントを表示してから、最終的なUIコンポーネントを提供します。
- 🛠️ JavaScriptの実装では、ユーザー入力とツールのリストを言語モデルに渡し、ツール関数を実行してUIコンポーネントを更新します。
- 🐍 Pythonの実装も同様で、サーバーとクライアントの間のやり取りで、ツールが選択されるとそのコンポーネントをストリーミングしてクライアントにレンダリングします。
Q & A
ジェネラティブUIとはどのようなものですか?
-ジェネラティブUIは、言語モデルのような推論エンジンを利用して、ユーザーに動的にUIコンポーネントを選択し、レンダリングするものです。これは、ユーザーの好みや設定に基づく静的なUIコンポーネントの選択とは異なり、ユーザーがアクティブに行うセッションに基づいて動的に変化します。
ジェネラティブUIの使用例は何ですか?
-ジェネラティブUIは、チャットボットやウェブサイトなど、ユーザーの入力に基づいて動的にUIコンポーネントを提供するアプリケーションに使用されます。例えば、ユーザーが「今日の天気はどうですか?」と尋ねると、言語モデルは天気ツールを選択し、その結果をUIに表示します。
ジェネラティブUIと従来のUIの違いは何ですか?
-従来のUIは、ユーザーの好みや設定に基づいて静的なコンポーネントを提供する一方で、ジェネラティブUIはユーザーのアクティブなセッションに基づいて動的にコンポーネントを変更します。これにより、よりパーソナライズされたユーザーエクスペリエンスが可能になります。
言語モデルはどのようにしてUIコンポーネントを選択するのですか?
-言語モデルは、ユーザーの入力やチャット履歴などの複数のモードの入力を分析し、最も適切なUIコンポーネントを選択します。例えば、ユーザーがインボイスに関する質問をした場合、言語モデルはインボイスツールを選択し、そのツールに関連するUIコンポーネントをレンダリングします。
ジェネラティブUIを構築するために使用されるアーキテクチャは何ですか?
-ジェネラティブUIのアーキテクチャは、ユーザー入力を言語モデルに渡し、言語モデルがツールを選択し、そのツールがUIコンポーネントにマッピングされるというものです。選択されたツールに基づいてUIが動的に更新されます。
チャットボットの例では、どのようにして言語モデルがユーザーのリクエストを理解し、適切なツールを選択するのですか?
-チャットボットでは、ユーザーが自然言語で質問を投稿すると、言語モデルはその質問とチャット履歴を分析し、最も適切なツールを選択します。例えば、「サンフランシスコの天気はどうですか?」と尋ねた場合、言語モデルは天気ツールを選択して、ユーザーに天気情報を提供します。
ジェネラティブUIにおける「ツール」とは何を指しますか?
-ツールは、特定の機能やタスクを実行するためのコンポーネントです。言語モデルはユーザーの入力に基づいて適切なツールを選択し、そのツールが対応するUIコンポーネントをレンダリングします。
ジェネラティブUIを実装するために必要な技術要素は何ですか?
-ジェネラティブUIの実装には、言語モデル、UIコンポーネント、およびそれらを繋ぐロジックが含まれます。また、JavaScriptやPythonなどのプログラミング言語を使用して、サーバーとクライアント間のインタラクションを管理します。
JavaScriptでジェネラティブUIを実装する際の主なステップは何ですか?
-JavaScriptでジェネラティブUIを実装する際には、ユーザー入力を言語モデルに渡し、言語モデルがツールを選択し、そのツールがUIコンポーネントにマッピングされるプロセスが含まれます。その後、ツール関数が実行され、結果がUIに反映されます。
PythonでジェネラティブUIを実装する際のアーキテクチャはどのようなものですか?
-PythonでジェネラティブUIを実装する際は、サーバーとクライアントのセクションがあります。サーバーでは言語モデルがツールを選択し、クライアントではそのツールに対応するUIコンポーネントがレンダリングされます。ツール関数が実行され、結果がリアルタイムでUIに反映されます。
ジェネラティブUIのデモで見られる「ローディングコンポーネント」の役割は何ですか?
-ローディングコンポーネントは、言語モデルがツールを選択し、そのツールの関数を実行している間のユーザーへのフィードバックを提供します。これにより、ユーザーはシステムがリクエストを処理中であることを認識し、待ち時間を感じる時間を短縮できます。
Outlines
😀 ジェネラティブUIとランチェーンの紹介
このビデオは、ジェネラティブUIとランチェーンに関する3部作の第1回です。主なテーマはジェネラティブUIの概念、その使用例、そして実装に用いるアーキテクチャです。ジェネラティブUIとは、言語モデルのような推論エンジンを用いて動的にUIコンポーネントを選択し、ユーザーに描画するものです。従来の方法とは異なり、ユーザーの好みや設定に基づく静的なUIコンポーネントのマッピングではなく、ユーザーのアクティブなセッションに基づいて動的に変化します。また、言語モデルを活用して音声、ビデオ、テキストなどからの入力を元に最適なUIコンポーネントを選択し、ユーザーに即席で提供します。ビデオではチャットボットの例を通じて、自然言語からの入力に基づいてツールを選択し、それに対応するUIコンポーネントを提供するプロセスを紹介しています。
🛠️ JavaScriptとPythonでのジェネラティブUIの実装
第2回のビデオではJavaScript、第3回ではPythonを使用してジェネラティブUIを実装する方法が説明されています。ユーザーからの入力は言語モデルに渡され、利用可能なツールから最適なものを選択します。ツールが選択されると、そのツールに対応するUIコンポーネントがストリーミングされ、ユーザーにフィードバックが提供されます。その後、ツールの関数が実行され、結果に基づいてUIコンポーネントが更新されます。JavaScriptの実装ではReact Server ComponentsとAIS SDKを使用し、Pythonの実装ではサーバーとクライアントの両方のコードが示されています。両言語においても、ストリーミングedbackとUIの即時更新が行えます。また、ツールと言語モデルの連携がコンポーネントの選択と提供の基礎となっています。
Mindmap
Keywords
💡ジェネラティブUI
💡推論エンジン
💡ツール
💡チャットボット
💡言語モデル
💡UIコンポーネント
💡動的選択
💡GitHubツール
💡インボイスツール
💡リアクティブUI
💡Reactコンポーネント
Highlights
Introduction to a three-part series on generative UI and Lan chain.
Definition of generative UI using a reasoning engine like a language model to dynamically select UI components.
Difference between static UI and dynamic generative UI based on user activity.
Combining reasoning engines with various input modes like audio, video, and text for UI component selection.
Use case of a chatbot with tools mapped to UI components based on natural language input.
Example of dynamic UI response to user query about weather without follow-up text.
Capability of language models to read images and reason about the best tool for the task.
Efficiency and effectiveness of language models in dynamic UI selection compared to traditional OCR setups.
High-level architecture overview of how user input is processed to select and render UI components.
Demo of a website implementing generative UI with interactive React components.
Explanation of the quick interaction in the demo, showcasing the loading component and tool selection.
Advantages of generative UI in reducing user wait time for the first interaction.
Implementation details for JavaScript using input, tools, language model, and conditional logic.
Process of streaming back initial UI components and updating them based on tool function execution.
Similar implementation approach in Python with server and client sections.
Customization possibilities for interactive UI components in both JavaScript and Python.
Use of React Server Components and AIS SDK in the JavaScript TypeScript implementation.
Upcoming videos on implementing the chatbot in JavaScript and Python.
Transcripts
what's up everyone my name is brace and
this is the first video in a three-part
series on generative UI and Lan chain in
this video we're going to be covering a
couple topics around what is generative
UI some use cases and the architectures
we're going to be using to build the
next two videos um for the typescript
and python version so what is generative
UI generative UI is when you use a
reasoning engine like a language model
to dynamically select UI components that
you then render for the user so this is
different from previous methods because
before you might have some sort of key
value mapping between user preferences
or settings and actions they take to UI
components but it was pretty static and
it wasn't very Dynamic based on what the
user is actively doing in their session
however when we in combine the power of
reasoning engines like large language
models we can take other modes of input
like audio you video uh text they've
submitted and from there have the
language model reason about the best UI
components or in our case tools which
then mapped UI components to select and
then render for the user on the Fly
based on the input they just gave
you let's take a look at some use cases
so today most sites are going to be
pretty static they might be slightly
Dynamic based on some predefined
mappings the developer has set however
they're not going to be too
personalizable and uh Dynamic on the fly
like we can do with large language
models and generative UI so if we take
the example we're going to build the
next two videos we have a chatbot our
chatbot has a list of tools each tool
maps to a component based on your
natural language you've submitted and
your chat history the language model can
reason about which tool and then under
the hood that maps to a UI component
will best fit your needs and your
requests so you could say something like
what's the weather today it'll then say
what city and state of you referencing
say San Francisco California you can
then take in your chat history which
which is the most recent message you
said where you only said San Francisco
California um but it also has your chat
history so it'll also have you saying
what's the weather and based on that it
can select the proper tool in this case
the weather tool and then render the
weather for you doesn't need any
follow-up text just gives you the
weather you could also say something
like what's the deal with my invoice it
can then select an invoice tool you
could upload a you know a screenshot or
a photo of a receipt since we're using
language models and modern language
models have the ability to read uh
images it can then take that image parse
the text on it and reason about which
tool will be best if it wants to take
the invoice tool and say populate an
invoice form it can use the image you
submitted with your receipt or you know
your email order confirmation and
populate the fields you would need for
that invoice UI component um and with
previous websites this wouldn't really
be possible you could have some super
complicated OCR setup but it wouldn't
work as well as today where language
models can just handle all of the
dynamic selection on their own um and
they do that efficiently and
effectively so if we look here this is
kind of a high level architecture look
at how this works so you take the user
input pass that to a language model
which has a set of tools each tool maps
to a component the language model then
selects a tool via a tool call that tool
obviously maps to a component like we
just saw and then you update your your
UI based on whatever tool and component
were selected
if we now go at a look at a quick demo
we can see this website this is what
we're going to be building um in the
next video and we can say something like
hey how's it
going and it gives us just text back no
UI components didn't use any tools it
just stream this text back how can I
assist you today we can say something
like what's the deal with
the what's the deal with the Lan chain
AI L graph repo
hit submit we see we get back that
loading component it was pretty quick so
we only saw the loading component for a
second and then we get back this this
interactable um component on our repo so
we see Lang L chain AI Lang graph that's
what I supplied to it and then it has
the description the language
stars and this button here these
components are just normal react
components so as you saw there they're
interactable I can click on it visit a
website they can have they can be
stateful they can hit apis um it's
really any react component you may have
used in the past
um so we see that it hit the it it it
took in our input it then selected the
GitHub tool as soon as it selected the
GitHub tool we saw that loading
components um this is one reason why gen
UI is much better than other
implementations of this because you can
really get the user to the first
interaction much quicker it selects the
tool before it's even hit the g of API
or performed any sort of request to get
the data that you want it knows the tool
the tool that it's selected and from
there we can populate the UI with some
sort of loading state component so the
user is not waiting you know 1 2 3 4
seconds for the first interaction based
on their
request now let's take a quick look at
how we're going to implement this for
JavaScript as you can see we take the
input chat history
images have list of tools let's say our
weather tool or GitHub tool and our
invoice tool those tools get bound to an
LM the LM is invoked with the user input
and the tools is available to it it is
then sent to to a conditional Edge if
the LM didn't use a tool and only send
some text back we will then send that
straight back to the UI like we saw with
the first chat interaction I had with it
with our chatbot if it does use a tool
then we can go to the invoke invoke tool
section the first thing it's going to do
is stream back an initial UI component
we saw that there where the GI up tool
had this loading state so it selects the
tool hasn't performed any sort of
function inside the tool and it's
instantly given us back some UI to show
to the user to let it know that it's
working on its request then we we
execute the tool function this is any
sort of arbitrary
JavaScript python function obviously
JavaScript we're using JavaScript right
now um but it hits in our case the GI of
API it could do really anything and then
we update UI component stream which
sends back a new UI component to our UI
and replaces the old loading State you
can update it as many times as you would
like you can replace it with totally
different components um you can picture
this as like a div you have on your page
and you're just swapping it out with
whatever jsx uh you send back to it
every time you call update finally when
we're done with it we call done and then
it exits the uh Lan graph Loop and goes
back to the user and waits for some more
inputs if we look at the python one it's
pretty similar we have our server
section here and our client section so
it's starts out the same we have our
user input our tools or language model
and our conditional Edge if it's just
text then we leave the server and send
that text right back to the client where
it's rendered on the UI if it selects a
tool then we're going to stream back the
name of the tool to the client this
dotted Arrow indicates a streaming um
interaction so we stream back the name
of the tool then on the client we map
the tool to the component and render it
so same as JavaScript as soon as it
selects the tool streams it back to the
client and we render some sort of
loading or intermediate state state
component execute our tool function get
the results of that function stream
those results back and then re-update
our UI with whatever the new popul ated
or updated uh component is and that's
pretty much all it is you can customize
it to be a little more interactable but
as we saw from these two diagrams it's
possible in both JavaScript and Python
and it'll work pretty much the exact
same with your code on the server in
JavaScript typescript it's going to be
react server components under the hood
we're using the AIS SDK for this they do
a lot of the heavy lifting under um the
react server components and sending
components from the server to the client
uh but yeah as we saw it works pretty
much the same in JavaScript and python
all the functionality is there you can
stream open back you can update the user
instantly with some sort of loading
component so they're not waiting and
then perform your function finish it up
send back the final component and go on
to the next
interaction that should be it for this
video I'm going to link some resources
in the description if you're not
familiar with a couple Concepts like
geni we already have docs on in our
JavaScript library you should be very
familiar with tools I'm going to link a
video to Tool fing highly recommend
watch that if you're not already
familiar with how tools and language
model works because that's kind of the
basis for how all of these component
selections um are
picked and then I'm going to link the
next two videos if they're not out yet
they obviously won't be linked but once
those are released then we're going to
update that description so you can go to
the next video which is going to be
tomorrow and it's going to be the
jscript video on how we're implementing
this chapon JavaScript and the next day
is going to be the python video on how
we're implementing this chatbot in
Python so I will see you all in the next
video
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