LangGraph Agents with Structured Output

LangChain

29 Aug 202415:23

Summary

TLDRIsaacがReactエージェントに構造化された出力を追加する方法を解説。基本的なReactエージェントのアーキテクチャを復習し、応答ノードの追加により、LLMの出力を構造化形式にフォーマット。2つの方法を比較検討：1つはLLMとツールを1つに統合、もう1つは2つのLLMを使用。それぞれの利点と欠点を分析し、コード例とLang chain studioでのデモンストレーションを行い、構造化された応答の確実性を高める方法を学ぶ。

Takeaways

📚 レクチャーエージェントの基本構造を復習し、構造化された出力を追加する方法について学びます。
🔄 レクチャーエージェントの中心には、ツールを呼び出すかどうかを判断するLLM（Large Language Model）があります。
📈 構造化された出力を追加することで、エージェントの信頼性と確定性を高めることができます。
🛠️ レスポンスノードを追加して、LLMの出力を希望する構造化された形式にフォーマットします。
🔑 2つの異なる方法でレスポンスノードを設定する方法について説明されています。
🔮 1つ目の方法では、1つのLLMを使用してツールと構造化された出力を両方管理します。
💡 1つのLLMを使用する利点は、レイテンシとコストが低くなることです。
🚫 1つのLLMを使用する場合の欠点は、ツールの呼び出しに失敗するリスクがあることです。
🔄 2つ目の方法では、情報提供ツールと構造化された出力を扱う2つのLLMを使用します。
🎯 2つのLLMを使用する利点は、構造化された出力をほぼ保証できることです。
📊 2つのLLMを使用する欠点は、レイテンシが増加し、コストが高くなることです。

Q & A

リアクティブエージェントとは何ですか？
-リアクティブエージェントは、ユーザーのリクエストに応じてツールを呼び出すか、ユーザーに応答するかどうかを決定する中間層を持つソフトウェアアーキテクチャです。
構造化された出力を追加することの利点は何ですか？
-構造化された出力を追加することで、エージェントの信頼性を高め、同じ正確な期待される出力を毎回得ることができます。これにより、より大きなソフトウェアシステムで使用する際に決定性があり、信頼性が向上します。
リアクティブエージェントに構造化された出力を追加する方法にはどのような選択肢がありますか？
-リアクティブエージェントに構造化された出力を追加する方法には、1つのLLMを使用する方法と2つのLLMを使用する方法の2つの選択肢があります。
1つのLLMを使用する場合の利点と欠点は何ですか？
-1つのLLMを使用する場合の利点は、レイテンシとコストを減らすことができることです。欠点は、LLMがツールを呼び出さない場合や複数のツールを呼び出す場合に問題が発生する可能性があることです。
2つのLLMを使用する場合の利点と欠点は何ですか？
-2つのLLMを使用する場合の利点は、構造化された出力をほぼ保証できることです。欠点は、もう一つのLLM呼び出しを導入することによりレイテンシとコストが増加することです。
Lang Chainの応答フォーマットツールとは何ですか？
-Lang Chainの応答フォーマットツールは、LLMが呼び出すことができるPanticモデルで、応答のフォーマットを決定します。
Lang Chain Studioとは何ですか？
-Lang Chain Studioは、Lang Chainによって提供されるグラフィカルユーザーインターフェースで、グラフの可視化や実行結果の確認、デバッグを行うことができます。
Lang Chain Studioで実行したグラフのトレースを確認するにはどうすればよいですか？
-Lang Chain Studioで実行したグラフのトレースを確認するには、lsmithを使用して各ノードの呼び出しや入力、出力を詳細に確認できます。
コード例で使用されている「ツール」とは何を表しますか？
-コード例で使用されている「ツール」とは、Pythonの関数で、ツールデコレーターを用いて定義され、LLMが呼び出すことができる機能を表します。
リアクティブエージェントの応答フォーマットを強制するために使用されるメソッドとは何ですか？
-リアクティブエージェントの応答フォーマットを強制するために使用されるメソッドは、「dot_with_structured_output」です。これにより、LLMは特定のフォーマットで応答するようになります。