ReAct Agent (Part 1, Introduction to Agents)

Summary

スクリプトの精髓を提供する魅力的な要約で、ユーザーの興味を引き、短くyet正確な概要を提供する。

Takeaways

• 🤖 React Agent は、ユーザーのメッセージやクエリ、ツールセットを基に、3段階プロセス（思考-行動-観察）を用いて動作します。
• 📊 React Agent は、適切なツールを選び、使用し、結果を観察してプロセスを反復します。
• 🔧 シンプルな計算ツールを使用して、React Agent は整数の乗算、加算、減算を実行できます。
• 🔄 React Agent は、結果が得られるまで、反復的に思考-行動-観察プロセスを繰り返します。
• 📈 例として示された計算：20 + (4 * 5) は、React Agent によってステップバイステップで解明されます。
• 🔢 別の計算例 40 + 100 - 30 * 5 も、React Agent によって正確に計算され、結果が得られます。
• 🧠 React Agent は、OpenAI、Anthropic、MuZeroなどの異なるLLMs（Language Models）と共に使用できます。
• 📚 React Agent は、ラマインデックスの抽象化とシンプルな計算ツール、クエリエンジンツールを利用して動作します。
• 🔍 React Agent は、UberとLyftの2021年の収益成長を比較するように、クエリエンジンツールと組み合わせて使用できます。
• 📈 クエリエンジンツールを使用した結果：Uberの収益成長は57%、Lyftは36%で、Uberがより高い成長を示しています。
• 🌐 React Agent は、SlackやGmailなどの他のツールと組み合わせて、様々なタスクに応用できます。

Q & A

ビデオスクリプトで説明されているReact Agentフレームワークの3段階プロセスは何ですか？

React Agentフレームワークの3段階プロセスは、思考、行動、観察です。メッセージとツールのセットを受け取り、適切なツールを選び、行動を起こし、結果を観察し、最終結果を得るまで繰り返しこのプロセスを行います。

React Agentフレームワークが使用するシンプルな計算ツールにはどのようなものがありますか？

React Agentフレームワークが使用するシンプルな計算ツールには、2つの整数の乗算、加算、および減算があります。

React Agentがどのようにして最終結果を得られるか説明してください。

React Agentは、思考した後の適切なツールを使い、行動を起こし、その結果を観察します。このプロセスを反復して、最終結果を得ます。

スクリプトで使用されたGPT-4とは何ですか？

GPT-4は、OpenAIが開発した言語モデルの一つで、高度な自然言語処理能力を持ちます。React Agentフレームワークでは、GPT-4を利用してシンプルな計算ツールやクエリエンジンツールを作成します。

React Agentフレームワークを使って、UberとLyftの2021年の収益成長を比較する例はどのように動作しましたか？

React Agentフレームワークは、Uberの10K SECファイルを最初に選び、その収益成長を観察し、次にLyftの10K CCファイルを選び、その収益成長を観察しました。そして、両方の情報を元に最終的な比較結果を生成し、Uberの収益成長がLyftよりも高いことを示しました。

スクリプトで言及された「LLM」とは何を指しますか？

「LLM」とは、Large Language Modelの略で、大規模な言語モデルを指します。これらのモデルは、複雑な自然言語処理タスクを実行するために使用されます。

シンプルな計算ツールを作成する際に必要なキーは何ですか？

シンプルな計算ツールを作成するために必要なキーは、OpenAIキーとAnthropicキーです。

React Agentフレームワークはどのようにしてツールを選択するのですか？

React Agentフレームワークは、ツールの名前と説明に基づいて選択します。これらの情報は、ユーザーのクエリに基づいて適切なツールを選択する際に非常に重要です。

スクリプトで言及された「Mellanox」とは何ですか？

スクリプト内の「Mellanox」は、おそらく誤った表現で、正しくは「Anthropic」或者是「Meta AI」のことを指している可能性があります。これらの企業は、大規模な言語モデルを開発し、自然言語処理の分野で重要な役割を果たしています。

React Agentフレームワークを使って、UberとLyftの収益成長を比較する際に使用されたデータは何でしたか？

React Agentフレームワークは、UberとLyftの10K SECおよび10K CCファイルを使用して、2021年の収益成長を比較しました。

スクリプトで提案されたReact Agentフレームワークの応用例にはどのようなものがありますか？

React Agentフレームワークの応用例には、シンプルな計算ツールを使用した計算、UberやLyftなどの企業の財務報告を使ったクエリエンジンツールによるデータ分析、またSlackやGmailなどの他のツールの組み合わせを使用したタスクがあります。

Outlines

00:00

😀 リアクトエージェントの使用方法

このビデオでは、リアクトエージェントフレームワークの基本的な概念とその実装方法について説明します。具体的には、OpenAIのGPT-4を使用して簡単な計算ツール（加算、乗算、減算）を操作するプロセスが示されます。ユーザーメッセージを基に適切なツールを選択し、計算を行い、その結果を観察することにより、最終的な回答を導き出す方法が解説されています。例として、複数の計算ステップを含む数式の評価が行われ、その逐次的な処理過程が示されています。

05:02

📊 複数のLLMを用いたリアクトエージェントの応用

リアクトエージェントの応用例として、異なるLLM（Large Language Models）を用いた実例が紹介されています。特に、計算ツールだけでなく、クエリエンジンツールを用いた事例が解説されており、UberやLyftの財務データを分析する過程が示されています。これにより、ユーザーはどのようにして異なるデータソースから具体的な情報を抽出し、比較分析を行うかを学ぶことができます。また、LLMの切り替えによる応答の違いも示されており、柔軟なフレームワークの可能性を示唆しています。

10:03

👋 ビデオのまとめと次回の予告

ビデオの終わりには、使用したノートブックのチェックを促すとともに、リアクトエージェントを用いたさらなる実験を試すことが推奨されています。また、次回のビデオで何を扱うかの予告があり、視聴者が引き続きチャンネルをフォローする動機付けがなされています。

Keywords

💡React Agent

React Agentは、メッセージやクエリを受け取り、ツールを使ってアクションを起こす3ステッププロセスを繰り返すフレームワークです。この動画では、React Agentがシンプルな計算ツールやデータベースクエリエンジンツールを使って、タスクをどのように遂行するかを説明しています。例えば、20を4で割ってからその結果を20に足すという計算を例に挙げ、React Agentがツールを選んで行動を起こし、結果を観察して反復していく様子が示されています。

💡Calculator Tools

Calculator Toolsとは、整数を掛けたり足したりするシンプルな計算を実行するツールのことを指します。動画では、React Agentがこれらのツールを使ってロジックを実行する方法が説明されています。具体的には、掛け算ツール、足し算ツール、引き算ツールなどがあります。これらのツールを使用して、React Agentはユーザーのクエリを解析し、適切な計算を実行して結果を返します。

💡LLMs

LLMsは、Large Language Modelsの略で、大規模な言語モデルを指します。動画では、異なるLLMsを使ってReact Agentを実験する方法が説明されています。例えば、OpenAIのGPT-4やAnthropic、MonsantoなどのLLMsを使って、計算ツールやクエリエンジンツールを介してタスクを実行します。これらのLLMsは、自然言語処理において高い性能を発揮し、複雑なタスクを理解し遂行できる能力を持っています。

💡Query Engine Tools

Query Engine Toolsは、データベースやドキュメントから情報を取得するために使用されるツールです。動画では、UberやLiftの公開財務報告のクエリエンジンツールを使って、企業の収益成長を比較するタスクを実行する方法が説明されています。これらのツールは、特定のクエリに基づいてデータを選択、分析し、結果を提供します。

💡Thought, Action, Observation

Thought, Action, ObservationはReact Agentの3ステッププロセスの基本构成要素です。Thoughtでは、Agentはクエリを理解し、必要なツールを選択します。Actionでは、選択したツールを使ってアクションを起こします。Observationでは、結果を観察し、プロセスを反復して最終的な結果を得ます。このプロセスは、自然言語処理タスクやデータ分析タスクなどで繰り返され、効率的な問題解決に役立ちます。

💡Llama Index

Llama Indexは、動画で言及されている可能性のあるツールやプラットフォームの一つで、React Agentフレームワークを活用した実験やタスクの実行に使用されるかもしれません。このプラットフォームは、様々な種類のツールやデータソースを提供し、React Agentがそれらを利用してタスクを遂行できるようにします。

💡Uber, Lift, and KCC Filings

Uber、Lift、KCC Filingsは、企業の財務報告に関する文書のことで、公開財務情報を提供します。動画では、これらの文書を使ってReact Agentがクエリエンジンツールとして機能し、UberとLiftの収益成長を比較するタスクを実行する方法が説明されています。KCC Filingsは、企業が財務状況や業績を公開するための文書であり、分析や比較のための重要な情報源です。

💡Anthropic and Monsanto LLMs

AnthropicとMonsanto LLMsは、動画で言及されている2つの大規模な言語モデルです。これらのモデルは、自然言語処理タスクにおいて高い性能を発揮し、React Agentフレームワークで使用されることで、複雑な問題解決やデータ分析タスクを遂行することができます。

💡Tool Descriptions

Tool Descriptionsは、ツールの名前と説明を指します。これらの情報は、React Agentが適切なツールを選択するために非常に重要です。名前と説明に基づいて、Agentは与えられたクエリに最適なツールを選択し、タスクを遂行します。

💡Iterative Process

Iterative Processは、同じプロセスを繰り返し実行する手法です。React Agentフレームワークでは、Thought, Action, Observationの3ステッププロセスを反復して、最終的な結果を得るために使用されます。このプロセスは、計算結果を観察し、必要に応じてツールを再度使用することで、正確な答えを得ることができます。

💡Final Result

Final Resultは、タスクの実行結果として得られる最後の答えを指します。React Agentは、Thought, Action, Observationの3ステッププロセスを反復して、最終的な結果を生成します。この結果は、ユーザーのクエリに対する正確で完結した回答であり、計算や分析の目的を達成します。

Highlights

Introduction to React Agent and its application with simple calculator tools and rack quer engine tools.

Explanation of the three-step process in React Agent: thought, action, and observation.

Use of different LLMs (Language Models) starting with OpenAI, Anthropic, and other LLMs in the experiment.

Definition of simple calculator tools: multiplication, addition, and subtraction of integers.

The process of creating tools from defined functions and the requirement of API keys for the notebook.

Demonstration of a simple query with React Agent and the step-by-step calculation of 20 plus the product of 4.

Another example calculation: 40 plus 100 minus 30 times 5, showing the iterative process of the React Agent.

Switching to different LLMs like GPT-4 and Anthropic Sonnet model to perform similar queries and calculations.

Explanation of how the React Agent framework works with Llama index abstractions and the simple calculator tools.

Building query engines on top of data like Uber and Lift KCC filings and the importance of metadata tools.

Experimenting with different LLMs and comparing the revenue growth of Uber and Lift in 2021 using the created query engines.

The React Agent's ability to select the appropriate tool for the given query based on the tool's name and description.

Final response generation by the React Agent comparing the revenue growth of Uber and Lift, with Uber having higher growth.

The potential of combining calculator tools and query engine tools to perform tasks on the created agent.

Encouragement to experiment with various tools available in Llama Hub, such as Slack and Gmail.

The video serves as a guide on how to utilize React Agent with different tools and LLMs for various calculations and data analysis.

Transcripts

hello everyone Ravi here from Lama index

so in this video we'll look into react

agent so basically we'll experiment with

react agent with simple calculator tools

and rack wi engine tools so we'll use um

different llms starting with open a

anthropic and M A llms and then uh so

what exactly is uh react agent so uh

given a use a message or query and a set

of tools what happens is uh the react

framework will use um three-step process

which is uh thought action and

observation so given a message and then

user message and uh uh set of tools it

will uh figure out uh what is

the action uh that it needs to take by

using a tool um so it thinks on what is

the right tool it should take uh for the

given user message and then it takes an

action by using the tool and then

observes the result and then it iterates

uh this process until uh you get a final

result so this is what a react agent

framework uh does so we'll look into how

you can use react agent uh with llama

index abstractions and with the simple

calculator tools and rag quer engine

tools

basically so let's import all the um

Necessary Things

and then we'll Define these tools uh the

simple calculator tools so which is

given two integers multiply them and

then addition of two integers

subtraction of two different integers

and then um give the

result and and then uh we since once

we um Define

these tools functions basically we'll uh

create tools of out of

it and then

uh once you have tools all these

different tools multiply tool add tool

and subtract tool so you need open a key

and Mell and anthropy key for this

notebook so yeah we'll use uh start with

GPT 4 and then uh we'll create a react

agent out of these tools uh whatever

three defin tools we have here

and

then now we'll query it with one simple

query what is 20

plus brackets uh to multiply for four

calculate step by

step and then uh you can see um

that so it first takes uh 2 and four as

the input uh observes eight and then um

then sees that 20 added with uh

whatever eight result is there and use

the add tool and then um takes both

these inputs and observe that 28 is a

result and since this uh there are no

other tools that are can be used to give

the final result it says this is the

final result for the expression so you

can print out the result and that's how

it takes thought action and observation

iteratively and gives a final result

let's try one more example which is 40 +

100 - 30 star

five so the same way it first took 130

uh use substract tool and then observe

result as 70 and then multiply which is

70 Star 5 which is 350 and then add 40

to it using add tool and then get a

final

answer so that's how uh you can use

Simple uh react agent um with open a and

then um start quing it and next we'll uh

go with uh anthropic Sonet model um all

you need to do is change the LM in the

same react agent from tools whatever LM

we are calling and then let's run

similar queries again

here so what is 20 + 2 * 4

so here it says the same thing uh use

the multiply tool first and then

whatever result you add it uh take 28

and add it to 28

so and then yeah this is the final

answer

right uh the next example uh the same

one which is 40 + 100 - 30 Star 5 and

then let's look for response as well so

it use subtract Tool uh which is in

bracket and then multiply tool and then

addition tool and then gets a final

response of 390 right so let's do

similar thing with the latest uh mistal

llm as well

so in the similar way we'll exchange the

llm with the Mr Large

latest so it is also using multiply

first and then addition and then finally

provided a result

and then the same example a previous

example 40 + 100 - 30 Star

5 yeah so it uses subtract tool first

then multiply then addition and finally

provided a

response right so so yeah you can even

check the whole uh whatever prompt uh

that we have provided the react agent

prompt as well here so you can see the

whole prompt I mean you are designed to

help with variety of tasks from

answering questions to providing

summaries to other types of analysis so

these are the tools available um you

have tool description and this is the

framework that you are going to use and

uh and then iteratively use it and then

what is a current current

conversation so this is the high level

prompt

and we'll include tool description

different tool descriptions and the

users message

into it uh to get the results whatever

we have observed

above right so you can inspect in detail

about it and uh now that we have used

react agent with uh simple calculator

tools uh next let's go with rack quir

engine tools so we'll

basically build uh quir engines U on

Uber and lift and KCC filings we'll

first create the qu engines on on top of

this data let's download this data and

then load

them uh this might take uh a minute or

so uh since each of these documents are

something like 300 way or so and then

once it is done we'll create uh and

query

engines so basically take similarity top

G 3 and create query engines

and once query engines are created we'll

Define the tools on top of these query

engines so lift query engine and Uber

query engine right so we have what is a

query engine and then what is a metadata

tool metadata with the name and

description which are very important

because based on this name and

description um the agent will select one

of these tools for the given query so

similarly Uber 10K CC filings and uh you

give uh the description accordingly and

create these qu engine

tools right and next we'll experiment

with different LMS now starting with

jp4 uh react agent uh instead of simple

calculator tools we'll just pass quare

engine tools here and let's compare uh

compare the revenue growth of uber and

lift uh in

2021

so so let's see uh how the response will

be so it first choose Uber 10K SEC

filings document and observe that Uber's

Revenue grew by 57% in 2021 and then

choose lift 10 KCC filings and lifts

Revenue increase by 36% now that it has

both these information it generated a

final

response

so yeah that's what it says sub Revenue

grew by 57% while lift Revenue increased

by 36% so Uber had higher Revenue growth

compared to lft let's try with anthropic

as well now son at

llm um similarly we'll create an agent

and then uh compare Revenue growth of

uber and lift in

2021 so we choose the Uber 10 KCC

filings first and then lift 10 KC

filings absorve the revenue growth in

for those two companies and generated a

final

response so in this way you can actually

look into um creating react agent over

um simple uh calculator tools as well as

uh rag uh query engine tools and then uh

perform uh task on on the created agent

um you can combine both even uh these

calculator tools and uh R quy engine

tools and start quing as well uh which

will be an interesting task as well as

instead of this simple calc tools you

can even include the slack Gmail or some

other tools that are available in Lama

Hub and keep

experimenting um so do check it out do

check out the notebook and

uh see you in the next video thank you