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LangChainエージェントがAIパワードアプリを構築する方法について知りたいですか？これらのインテリジェントエージェントの信じられないほどのポテンシャルを発見し、パワーを利用してプロジェクトを次のレベルに引き上げる方法を学びましょう。LangChainエージェントの世界に飛び込んで、プロジェクトを次のレベルに引き上げましょう！
LangChainエージェントは、複雑なタスクを実行できる知的アシスタントを作成することができる強力なツールです。これらのエージェントは、言語モデルのパワーと事前定義されたツールセットを活用して、ユーザーの入力を理解し、最適なアクションの進行方向について考え、必要な手順を実行して目的の結果を達成します。
LangChainデータベースエージェントは、データベースと対話するために設計された特殊なエージェントです。自然言語のクエリを理解し、それをSQL文に変換し、データベースから要求された情報を取得することができます。
pip install langchain openai sqlite3
from langchain.agents import create_sql_agent
from langchain.agents.agent_toolkits import SQLDatabaseToolkit
from langchain.sql_database import SQLDatabase
from langchain.llms.openai import OpenAI
db = SQLDatabase(database_path="path/to/your/database.db")
toolkit = SQLDatabaseToolkit(db=db)
agent_executor = create_sql_agent(
llm=OpenAI(temperature=0),
toolkit=toolkit,
verbose=True
)
result = agent_executor.run("データベース内のユーザーの平均年齢は何ですか？")
print(result)
LangGraphとLangChainエージェントの両方は、知的アシスタントを構築するための強力なツールですが、以下にいくつかの主な違いがあります：
LangGraphとLangChainエージェントの両方は、知的アシスタントを構築するための強力なツールですが、いくつかの主な違いがあります。これらの違いについて詳しく見ていき、エージェントの開発プロセスにどのような影響を与えるかを見ていきましょう。
LangGraphの主な利点の1つは、サイクリックグラフをサポートできることです。実際のシナリオでは、エージェントランタイムはループや再帰プロセスを処理する必要があります。LangGraphはこれらのニーズに対応できるように特別に設計されており、複雑なマルチステップタスクに適した選択肢です。
以下は、LangGraphでサイクリックグラフを定義する例です：
from langraph import LangGraph, Node
class MyNode(Node):
def execute(self, input_data):
# ノードロジックをここに記述します
return output_data
graph = LangGraph()
node1 = MyNode()
node2 = MyNode()
graph.add_node(node1)
graph.add_node(node2)
graph.add_edge(node1, node2)
graph.add_edge(node2, node1) # サイクルを作成
result = graph.run(input_data)
この例では、2つのノードを作成し、それらをグラフに追加します。その後、ノード間にエッジを作成し、node2からnode1へのサイクルも含まれています。LangGraphはこのサイクリック構造を処理し、グラフを適切に実行できます。
LangGraphとLangChainエージェントのもう1つの主な違いは、ステート管理の方法です。LangGraphは、グラフの実行中にステートを明示的に管理する方法を提供しています。これにより、エージェントの意思決定プロセスをより細かく制御し、可視化することができます。
LangGraphでは、ステート変数を定義し、グラフの実行中にそれらを更新することができます。以下は例です：
from langraph import LangGraph, Node
class MyNode(Node):
def execute(self, input_data, state):
# ステート変数にアクセスして更新する
state["counter"] += 1
# ノードロジックをここに記述します
return output_data, state
graph = LangGraph()
node1 = MyNode()
node2 = MyNode()
graph.add_node(node1)
graph.add_node(node2)
graph.add_edge(node1, node2)
initial_state = {"counter": 0}
result, final_state = graph.run(input_data, initial_state)
この例では、ステート変数counterを定義し、それを0で初期化しています。各ノードは、実行中にステートにアクセスして更新することができます。グラフの実行が完了すると、最終的なステートが結果とともに返されます。
LangChainエージェントは強力ですが、明示的なステート管理を提供する可能性はありません。ステートは、エージェントのツールチェーンの各ツールの入力と出力を介して、暗黙的に管理される場合があります。
違いはあれども、LangGraphはLangChainの上に構築されており、LangChainエコシステムと完全に互換性があります。これにより、既存のLangChainコンポーネント（ツール、プロンプト、メモリなど）との統合が容易です。
以下は、LangGraphノード内でLangChainツールを使用する例です：
from langraph import LangGraph, Node
from langchain.tools import BaseTool
class MyTool(BaseTool):
name = "my_tool"
description = "サンプルツール"
def _run(self, tool_input):
# ツールロジックをここに記述します
return output
class MyNode(Node):
def __init__(self):
self.tool = MyTool()
def execute(self, input_data):
tool_output = self.tool.run(input_data)
# ノードロジックをここに記述します
return output_data
graph = LangGraph()
node = MyNode()
graph.add_node(node)
result = graph.run(input_data)
この例では、MyToolという名前のカスタムのLangChainツールを定義し、LangGraphノード内で使用しています。ノードはツールを実行し、その出力をノードのロジックに組み込むことができます。
LangChainエージェントは、自然言語の理解と事前定義されたルールの組み合わせを使用して、特定のタスクに対してどのツールを使用するかを決定します。プロセスは通常、次のステップで行われます：
ユーザー入力のパース：エージェントは、ユーザーの入力を解析してキーエンティティ、インテント、およびコンテキストを特定します。このステップでは、トークン化、固有表記の認識、インテント分類などの自然言語処理技術を使用することが一般的です。
ツールのマッチング：ユーザー入力が解析されると、エージェントはそれを利用可能なツールと比較します。各ツールには特定の機能と処理できるタスクの説明があります。エージェントは解析された入力とツールの機能の間で最適なマッチングを見つけます。
ツールの実行：最適なツールを選択した後、エージェントはそれをユーザーの入力として実行します。ツールは指定されたタスクを実行し、出力を生成します。
結果の評価：エージェントはツールの出力を評価して、タスクが正常に完了したかどうかを判断します。この評価には、出力と事前定義の基準を比較するか、出力の関連性と完全性を判断するための自然言語理解技術を使用することがあります。
繰り返し：タスクが完了していない場合や出力が不十分な場合は、エージェントはプロセスを繰り返します。前のツールの出力を次のステップの入力として使用し、前の結果をさらに洗練または拡張するための別のツールを選択します。この反復プロセスは、エージェントがタスクが正常に完了したと判断するまで続きます。
以下は、エージェントがどのツールを使用するかを決定する具体的な例です：
from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.tools import BaseTool
class WikipediaQueryTool(BaseTool):
name = "wikipedia"
description = "Wikipediaをクエリするためのツール"
def _run(self, tool_input):
# Wikipediaをクエリして結果を返す
return wikipedia_result
class WeatherQueryTool(BaseTool):
name = "weather"
description = "天気情報をクエリするためのツール"
def _run(self, tool_input):
# 天気データをクエリして結果を返す
return weather_result
tools = [WikipediaQueryTool(), WeatherQueryTool()]
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True)
user_input = "フランスの首都は何ですか？また、今日そこでの天気はどうですか？"
result = agent.run(user_input)
print(result)
この例では、WikipediaQueryToolとWeatherQueryToolという2つのカスタムツールを定義します。次に、LangChainのinitialize_agent関数を使用して、これらのツールを使用してエージェントを初期化します。
ユーザーがクエリを入力すると、エージェントはそれを分析し、フランスの首都（Wikipediaから取得できる）とその場所の天気（天気ツールから取得できる）に関する情報が必要と判断します。
エージェントは最初にWikipediaQueryToolを選択してフランスの首都に関する情報を取得します。次に、WeatherQueryToolを使用してその場所の現在の天気情報を取得します。
最後に、エージェントは両方のツールの結果を組み合わせて、ユーザーのクエリに包括的な回答を提供します。
この例は、LangChainエージェントがユーザーの入力に基づいて複雑なマルチステップタスクを処理する際に、複数のツールを適切に選択して組み合わせる方法を示しています。
LangChainエージェントは、自然言語を理解し、複雑なタスクについて考え、必要な手順を実行して目的の結果を達成することができる知的アシスタントを構築するための強力なツールです。言語モデルのパワーと事前定義されたツールセットを活用することで、LangChainエージェントは柔軟で拡張可能、効率的なAIパワードアプリを作成するお手伝いをします。
データベースを使用したり、質問に答えたり、複数のステップのタスクを実行したりする場合、LangChainエージェントはニーズに合わせて柔軟に適応できる強力なフレームワークを提供します。LangGraphの追加利点（サイクリックグラフのサポートや明示的なステートマネジメントなど）により、エージェントランタイムの設計にさらなる制御と柔軟性が加わります。
では、今日からLangChainエージェントの可能性を探索してみませんか？このガイドから得た知識を活用して、独自のインテリジェントアシスタントを構築し、AIパワードアプリのフルポテンシャルを引き出しましょう。
