Agent Response | LangSmith Evaluation - Part 24

LangChain

18 Jun 202414:05

Summary

TLDRランスが言語モデルのエージェント評価に関するシリーズを続け、ツール呼び出しの概念と、それを評価する方法を解説。ツール呼び出しは、モデルが特定のツールを呼び出すためのペイロードを返すことを意味。ラングラフを使用してエージェントを構築し、ツールの選択とペイロードをループで使用する方法を紹介。評価方法として最終応答、単一ツール呼び出し、または複数のツール呼び出しの評価を提案。SQLデータベースを使用したエージェントの例を通じて、評価手法を具体化し、異なるアーキテクチャのエージェントを比較する。

Takeaways

🧠 代理（Agent）とは、ツール呼び出し（Tool Calling）、メモリ（Memory）、計画（Planning）などのコアコンポーネントを持つものである。
🔧 ツール呼び出しは、LLM（Large Language Model）がツールのペイロードを返し、それを使って何らかの操作を行う機能である。
📚 Lanceは、Lang Smithの評価シリーズの中で、代理の評価方法について詳しく説明していく予定である。
🛠️ 代理はツール呼び出しを使用し、通常はループ内でこれを使用して、タスクを遂行する。
📈 Lang graphを使用して代理を構築し、ノードとエッジを使って代理の構造を表現することができる。
🔎 評価には、最終応答の品質、単一ステップでのツールの選択、または多ステップでのツール呼び出しの評価など、異なるアプローチがある。
📝 評価の際には、最終応答のみを確認するシンプルな方法から、ステップごとのツール呼び出しの詳細を確認するより複雑な方法まで存在する。
🗂️ Lanceは、Chinook DBというSQLデータベースを使用して、SQLエージェントを作成し、その動作を説明した。
🔑 評価プロセスでは、データセットの作成、評価器の定義、そして評価の実行が行われ、結果を分析する。
📊 評価結果は、正解率や応答の正誤を示すスコアを使って可視化され、異なるアーキテクチャの代理を比較することができる。
🛑 エージェントの改善点は、クエリの正確性や結果の妥当性など、データベースとの相互作用を通じて特定される。

Q & A

ランスが紹介するエージェントとは何ですか？
-ランスが紹介するエージェントは、ツールを呼び出す機能を持つ、言語モデルを拡張したものです。ツールの選択とその引数を返し、ユーザーの入力に基づいてツールを呼び出すことができます。
ツールコールとはどのような概念ですか？
-ツールコールは、言語モデル（LLM）が特定のツールのペイロードを返すことで、そのツールを実行するプロセスを指します。LLMは文字列から文字列へのマッピングを行い、ツールの選択と引数を推定します。
Magic functionツールの例は何をしていますか？
-Magic functionツールは、入力された数値に2を加算するという単純な操作を行います。これはツールコールの例として使われ、LLMがこのツールを呼び出す方法を示しています。
Lang chainでエージェントを構築する際に重要な要素は何ですか？
-Lang chainでエージェントを構築する際には、ノードとエッジを用いてグラフ構造を作り、LLMとツールを繋ぐことが重要です。また、ツール条件ノードやツールノードを使用して、LLMの応答を解析し、適切なツールを呼び出します。
エージェントの評価方法にはどのような種類がありますか？
-エージェントの評価方法には、最終応答の評価、単一のツールコールの評価、複数のツールコールの評価などがあります。それぞれの方法は、エージェントの異なる側面を評価するのに使われます。
SQLエージェントの例ではどのようにデータセットを作成しましたか？
-SQLエージェントの例では、入力と出力のペアを持つデータセットを作成し、SQLデータベースとその回答に基づいて評価を行います。データセットは、質問とそれに対応する答えで構成されています。
評価プロセスで使用される参照回答とは何ですか？
-参照回答は、エージェントの応答と比較される正解の回答です。評価では、エージェントの応答が参照回答と一致するかどうかを確認し、精度を測定します。
マルチステップ応答のSQLエージェントとは何ですか？
-マルチステップ応答のSQLエージェントは、ツールの呼び出しパスをより明示的にエンコードし、特定の順序でツールを呼び出すエージェントです。これにより、より具体的なアーキテクチャを持つエージェントが開発され、評価セットで高い精度を達成することができました。
評価セットでのSQLエージェントの改善点は何ですか？
-評価セットでのSQLエージェントの改善点は、より明示的なアーキテクチャを導入することで、正解率が初期モデルから67%に向上したことです。これは、ツールの呼び出しステップを細かく制御することで達成されています。
Lang chainの評価ツールを使って何をすることができますか？
-Lang chainの評価ツールを使って、エージェントの最終応答やツールコールの正確性を評価し、異なるエージェントアーキテクチャの性能を比較することができます。