Retrieval-Augmented Agents (Part 3, Introduction to Agents)

Summary

このビデオスクリプトは、Lama indexのRaviが解説する、再帰、拡張機能呼び出しエージェントのチュートリアルです。本編では、React AgentとFunction Calling Agentを使用したシンプルな計算器ツールとRAG Quineエンジンツールの使用について見ます。実際のシナリオでは、50または100以上のツールを使用する場合がありますが、このプロセスはエントリに基づいて必要なツールだけを取得し、ユーザーのクエリを解決する方法を示しています。

Takeaways

• 📚 チュートリアルシリーズの目的：このビデオは、Lama indexのRaviが主導する、U, agent tutorial video seriesの続きで、再びAugmented Function Calling Agentについて解説します。
• 🔧 シンプルな計算ツールとRAG engine toolsを使ったデモンストレーション：以前のビデオでは、React AgentとFunction Calling Agentを使用したシンプルな計算ツールとRAG engine toolsの使用法が紹介されました。
• 🏢 実際のビジネスシナリオでのツールの数：実際のビジネス環境では、使用するツールは3つまたは4つではなく、50または100個にもなる可能性があります。
• 📈 選択肢の説明とLLMの選択：多くのツールを選択する場合、各ツールの説明をプロンプトに含め、LLMがこれらのツールから1つを選択し、特定の関数を呼び出す必要があります。
• 🚀 遅延とコストの問題：100個のツールを使用する場合、遅延とコストが増加する可能性があります。より効率的な方法は、2つのツールだけを取得し、それらを使用してユーザーのタスクを実行することです。
• 🌐 検索プロセスの説明：検索プロセスは、埋め込みを使用して、ツールの説明と名前を取得し、ユーザーのクエリに基づいて正しいツールを選択します。
• 🔍 検索に基づくツールの選択：検索では、類似性Top K値に基づいて、2つか3つのツールを選択します。これにより、ユーザーのクエリに応じて適切なツールを使用して応答を生成できます。
• 📊 計算ツールの例：ビデオでは、同じ計算ツール（掛け算、足し算、引き算）を使用し、無駄な関数を50回繰り返すことで、合計53個のツールを使用しています。
• 🛠️ Object IndexとFunction Calling Agent Worker：Object Indexは、定義されたすべてのツールを使用し、Function Calling Agent Workerは検索段階で取得したツールのみを使用してタスクを計算します。
• 📈 具体的なクエリの例：例えば、「500を10で掛ける」というクエリでは、掛け算ツールを使用した後、足し算ツールを使用して応答を生成します。
• 🤖 RAL、Anthropic Sonet、Mr. AIの例：RAL、Anthropic Sonet、Mr. AIなどの異なるプラットフォームで、同じような検索エンジンツールを使用して、特定のクエリ（例：Uberの2021年の収益）に対する応答を得ることができます。

Q & A

ラマインデックスとは何ですか？

ラマインデックスは、さまざまなデータソースからデータを使用してLLM（大規模言語モデル）の文脈を強化するためのPythonとTypescriptのライブラリです。

このチュートリアルビデオシリーズはどのようなことを目的としていますか？

このチュートリアルビデオシリーズは、Uエージェントと呼ばれる增强機能呼び出しエージェントを使用して、大規模なツールセットを効率的に使用する方法を学ぶことを目的としています。

なぜ多くのツールを使用する場合、遅延とコストが増加する可能性がありますか？

多くのツールを使用する場合、各ツールの説明をプロンプトに含める必要があり、LLMが特定のツールを選択して特定の関数を呼び出すことで、遅延とコストが増加する可能性があります。

Uエージェントはどのようにして適切なツールを選択するのですか？

Uエージェントは、プロンプトでの説明とツールの名前を使用して、埋め込み（embeddings）を利用して適切なツールを選択します。ユーザーのクエリに基づいて、類似性が高い上位K値のツールを選んで応答を生成します。

演算子ツールを使用して最初のクエリは何でしたか？

最初のクエリは、「500を10で掛ける」というものでした。Uエージェントは、掛け算ツールを使用して応答を生成しました。

Uエージェントが使用する「オブジェクトインデックス」とは何ですか？

オブジェクトインデックスは、定義されたすべてのツールを使用してベクターストアインデックスを作成するものです。関数呼び出しエージェントは、このインデックスを使用して必要なツールを取得し、タスクを実行します。

Uberの2021年の収益は何でしたか？

Uberの2021年の収益は、約175億ドルでした。

Liftの2021年の収益を尋ねるクエリは何でしたか？

Liftの2021年の収益を尋ねるクエリは、「Liftの2021年の収益は何でしたか？」というシンプルなクエリでした。

Mr. AIを使用してどのような結果が得られましたか？

Mr. AIを使用して、UberとLiftの10-KCファイルツールを呼び出し、それぞれ正確な収益情報を得られました。

このチュートリアルで取り上げた「反応エージェント」とは何ですか？

反応エージェントは、Uエージェントと同様に使用できる別のタイプのエージェントで、大規模なツールセットを効率的に使用するために使用されます。

このチュートリアルビデオシリーズの次のエピソードでは何を学ぶ予定ですか？

次のエピソードでは、反応エージェントについて学び、 Notebookで提供されている詳細な例を確認する予定です。