Function Calling Agent (Part 2, Introduction to Agents)

Summary

この動画は、Llama indexでFunction Calling Agentを使用する方法を紹介しています。React Agent Frameworkとは異なり、Function Calling Agentは、シンプルな計算ツールや検索エンジンツールを用いて、一連のタスクを完了させることで、LLMの機能を直接使用します。動画では、異なるLLMを用いて計算や比較タスクを実行し、その結果を示しています。

Takeaways

• 📚 ライマインデックスのRaviから紹介される、エージェントチュートリアルビデオシリーズの続きです。
• 🔍 今回は、関数呼び出しエージェントについて見ていきます。以前はReact Agent Frameworkとその使い方を学びました。
• 🤖 React Agentは、思考、行動、観察の3ステップフレームワークですが、LLMは関数呼び出し能力を利用してこれらのツールを選択できます。
• 📈 関数呼び出しエージェントは、LLMの関数呼び出し能力に対する抽象化を提供します。
• 🔑 今回のノートブックでは、関数呼び出しエージェントをReact Agentよりも使用して、シンプルな計算ツールとRack Wiエンジンツールを使用して、エージェントが1つまたは複数のツールを使用してユーザーのタスクやメッセージを完了する方法を見ていきます。
• 🚀 関数呼び出しエージェントは、シンプルな計算ツールから始めて、必要なモジュールをインポートし、ツールを定義します。
• 🧠 さまざまなLLM（GPT-4、Mr Large、Sonet Anthropic）を試して、それぞれのパフォーマンスを確認します。
• 📊 また、Rack Wiエンジンツールを使用して、UberとLiftの2021年の収益成長を比較するクエリエンジンを作成します。
• 📖 データのダウンロード、インデックスの作成、クエリエンジンの定義を行い、正しいクエリエンジンツールを使用するために、これらのツールの名前と説明を設定します。
• 📈 结果として、UberとLiftの収益成長を比較し、最終的にその結果を出力します。
• 👋 Raviは、ノートブックを探求し、次のビデオでお会いするように述べています。

Q & A

Llama indexとは何ですか？

Llama indexは、プライベートなデータを補強するためにLLM（Large Language Models）に使用される技術です。in-context learningという枠組みがあり、これによりLLMは特定のタスクを実行することができます。

React Agent Frameworkとは何ですか？

React Agent Frameworkは、LLMを用いてタスクを実行するためのフレームワークです。これはReasoning（理論）とActing（行動）を融合した3ステッププロセスを持ち、LLMが外部のツールを利用してユーザーのタスクを遂行することができます。

Function Calling AgentはReact Agentとどう異なりますか？

Function Calling Agentは、React Agentよりもシンプルなフレームワークです。React Agentは3ステップのプロセスを経てタスクを実行するのに対し、Function Calling AgentはLLMの関数呼び出し能力を直接使用して、タスクを完了します。

シンプルな計算ツールを使ってFunction Calling Agentをどのように使用するか説明できますか？

Function Calling Agentは、シンプルな計算ツール（例えば、掛け算や足し算）を使用して、数値計算を実行することができます。LLMはこれらのツールを直接呼び出して、必要な演算を行い、結果を返します。

LLMが持つ関数呼び出し能力とは何ですか？

LLMの関数呼び出し能力とは、LLMが内部的に定義された関数やツールを直接呼び出して使用する能力です。これにより、LLMは複雑なタスクを単純な関数呼び出しに分解し、実行することができます。

ReAct Agent Frameworkの3ステッププロセスは何ですか？

ReAct Agent Frameworkの3ステッププロセスは、Thought（思考）、Action（行動）、そしてObservation（観察）です。LLMはまず問題を思考し、行動を起こし、最後に観察を行い、結果を返します。

LLMを使用してUberとLyftの2021年の収益成長を比較する方法を説明できますか？

LLMを使用して、UberとLyftの10K報告書からデータを取得し、収益成長を比較することができます。LLMは、指定されたクエリエンジンツール（例えば、Uber 10K filingとLyft 10K filing）を使用して、収益成長の情報を取得し、比較結果を生成します。

Scriptの中で言及された「Agent Worker」とは何ですか？

Agent Workerは、Function Calling Agentを実際に実行するためのコンポーネントです。これには、利用可能なツール、使用されるLLM、そしてパラレルツールリングが可能かどうかなどの情報が含まれます。

Scriptで使用された「Query Engine Tools」とは何ですか？

Query Engine Toolsは、特定のクエリに答えることを目的としたツールです。例えば、スプレッドシートやデータベースからの情報を取得し、必要な計算や分析を行い、結果を返すことができます。

Scriptの中で言及された「AutoGPT」とは何ですか？

AutoGPTは、LLMを主コントローラーとして使用してAIエージェントを構築するアプリケーションです。AutoGPTは、自然言語入力をより良く理解和処理するためのコードを使用し、AIエージェントに長期的な目標を与え、自主的に目標を達成させることが可能です。

Scriptで言及された「LangChain」とは何ですか？

LangChainは、言語モデルに基づくアプリケーションを開発するためのフレームワークです。LangChainはLLMに対して一般的なインターフェースを提供し、LLMの様々なコンポーネントを「リンク」して、複雑なLLMアプリケーションの開発を簡素化します。

Function Calling Agentを使用する際の注意点は何ですか？

Function Calling Agentを使用する際には、LLMの関数呼び出し能力に依存していることに注意する必要があります。また、Agentシステムの実行効率は通常高くありませんし、LLMの入力には長さ制限があります。これにより、より複雑な問題を解決する能力が制限されることがあります。