LangGraph

はじめに 参照するドキュメント Graphの構造 実装 ライブラリのインストール GraphのState ルーティング機能の実装 Nodeの実装 並列処理の実行部分 Graphの構築 実行する 課題 まとめ こんにちは、CCCMKホールディングスTECH LABの三浦です。 最近寒いですね。朝吐く息が白くなったのを見て、寒くなったなぁと感じました。 はじめに LLMアプリケーションの開発をグラフ構造を組み立てて進めることが出来るLangGraphというライブラリがあります。最近ドキュメントを読んでいたところ、「これ、使ってみたい！」という機能がありました。Sendというクラスで、これを使うこと…

こんにちは、CCCMKホールディングス TECH LABの三浦です。 相変わらず厳しい暑さが続いていますが、朝夕は少しだけ涼しくなってきたように感じます。日中の気温もはやく落ち着くといいなぁと心待ちにしています。 さて、最近はオープンソースのLLMの活用に興味があり、いろいろ試しています。オープンソースのLLMを試すことができる環境は、たとえばOllamaというツールを使うと比較的容易に構築することができます。 techblog.cccmkhd.co.jp Ollamaはバックエンドでllama.cppというツールが動いていて、llama.cppを使うとそれほど多くないコンピュータリソース上で…

こんにちは、CCCMKホールディングス TECH LABの三浦です。 「継続は力なり」という言葉がありますが、私もその通りだと思います。毎日少しずつでいいから続けることが大切なのですが、大切だと分かっていてもなかなか続かないことも多いです・・・。何か一つでもいいから、新しい継続出来ることを見つけたいと思っています。 今回は特定の人格を持ちChatGPTによって対話が出来る機能を持った複数のエージェント(Multi-Agent)同士を特定のテーマについて会話をさせ、その結果を要約し、何らかのインサイトを抽出する、という一連の流れを自動的に実行する仕組みをLangGraphを作って組んでみました。…

こんにちは、CCCMKホールディングス TECH LABの三浦です。 最近とあるゲームの自宅専用のサーバーを立てる、ということにチャレンジしてみました。作業は想像よりも複雑ではなくて調べながら進めて上手く稼働させることが出来ました。難しそうだな、と思っていたこともいざやってみるとそんなに難しくなかった、ということは結構あります。今年度は色々なことにチャレンジしてみたいな、と思いました。 前回LangChainのLangGraphというライブラリを使って簡単なLLM Agentアプリケーションを構築してみた話をご紹介しました。 techblog.cccmkhd.co.jp 前回はAgentに2つ…

はじめに こちらはABEJAアドベントカレンダー2024 12日目の記事です。 こんにちは、ABEJAでデータサイエンティストをしている坂元です。最近はLLMでアプローチしようとしていたことがよくよく検証してみるとLLMでは難しいことが分かり急遽CVのあらゆるモデルとレガシーな画像処理をこれでもかというくらい詰め込んだパイプラインを実装することになった案件を経験して、LLMでは難しそうなことをLLM以外のアプローチでこなせるだけの引き出しとスキルはDSとしてやはり身に付けておくべきだなと思うなどしています（LLMにやらせようとしていることは大抵難しいことなので切り替えはそこそこ大変）。 とはい…

こんにちは！TECH Street編集部です！ 2024年9月25日（水）に開催した、 「LLMアプリ開発エンジニア勉強会」のイベントレポートをお届けします。今回は3社のアプリケーション開発に携わるエンジニアが集まり、それぞれの知見を発表し、学びあう勉強会を開催します。 登壇者はこちらの方々！ Seiya Umemoto／パーソルキャリア株式会社 リードエンジニアSaito Taishi／個人事業主 エンジニア有馬三郎／セゾンテクノロジー 執行役員 CTO 早速、内容を紹介いたします！ 月間4000人以上の社内利用を達成したRAG搭載LLMチャットアプリの機能改善の取り組み 目次 はじめに 社…

ジェネラティブエージェンツの大嶋です。 「AIエージェントキャッチアップ #13 - Model Context Protocol (MCP)」という勉強会を開催しました。 generative-agents.connpass.com アーカイブ動画はこちらです。 youtube.com Model Context Protocol (MCP) 今回は、Anthropicが公開した「Model Context Protocol (MCP)」について、公式ドキュメントを読んだり動かしたりしてみました。 MCPについての公式ブログはこちらです。 https://www.anthropic.com/…

日本語LLMまとめ tavily-search MCP server AIと人が共創する時代に大事なこと 2024/11/18〜2024/11/24までのAWSアップデートを振り返ってみた #しむそく #しまがじ 弱さを晒け出すマネジメントと弱さを乗り越えるマネジメント ローカルLLM Advent Calendar 2024 Claude MCPを使ったアプリ開発に挑戦してみた ClaudeのMCPを徹底解説！ & gpt-4o+MCP+YouTube APIの動画推薦チャットAIも作る 「悩んでいる状態」から「考える状態」へ変化させるために 広木大地氏が説く、不確実性を下げるためのアクショ…

はじめに Kaggle の 5-day 生成AI 集中コースとは 感想 Day1: Foundational Models & Prompt Engineering Day2: Embeddings and Vector Stores/Databases RAG の構築 類似度・分類モデルの作成 Day3: Generative AI Agents Gemini で関数呼び出しをする方法 LangGraph を用いた AI エージェントの作り方 Day4: Domain-Specific LLMs Day5: MLOps for Generative AI まとめ この記事は CADDi プロ…

こんにちは、CCCMKホールディングス TECH LABの三浦です。 先日チームのメンバーに教えてもらい、試してみたいな・・・と思っていたライブラリを今回試すことが出来ました。"Docling"というライブラリで、PDFなどのファイルから、内容をマークダウンかjsonのテキストデータで抽出することが出来るライブラリです。RAGでの活用が期待できます。 試しに使ってみたところ、日本語のファイルでもかなり良い感じにテキストデータが取得出来ており、すごいなぁとビックリしました。 DoclingはarXivにテクニカルレポートがあり、そちらを読むことでどういったパイプラインで処理を行っているのかを理解…

Software Design 2024年12月号を読んで、ちょこっとずつ感想を書いてます。 gihyo.jp 表紙 リス最高w この時期はもふもふまるまるしてて最高ですね！ 第1特集 落し穴にハマる前に！シェルスクリプトの基本と罠 第1章：シェルスクリプトの基礎 利点・欠点・使いどころを認識しよう……滝澤 隆史 dash…知りませんでした。 ja.wikipedia.org 気をつけないとハマりそう…。 !/bin/sh は使わないようにしてるけど…おお、こわ…。 インフラのコードは結構使いますよね…。CIもそうかも。 第2章：シェルスクリプトの基本文法 実務で頻出の機能を要領よく学ぼう………

The Dawn of GUI Agent The Data Engineering Handbook Insight-V: Exploring Long-Chain Visual Reasoning with Multimodal Large Language Models 『AITuberを作ってみたらプロンプトエンジニアリングがよくわかった件』を読みました AgentWrite LangGraph アジャイルチームがらしさを発揮するための目標づくり Sarashina2-8x70Bの公開 CTOとはいったいなんだったのか ver. 2024 AIマルチエージェントの設計・構築(入門編) …

自動でプロンプトが作れる！Claudeの新機能がとても良い感じだったので解説してみた k-meansのクラスター数の決定に情報量規準（BIC）を使用するのはどうか？（結論いいのではないか？） IPA(情報処理推進機構)が公開している資料が有益すぎる GitHub Copilotにカスタムインストラクションで最新技術や独自ルールを教え込む A Taxonomy of AgentOps for Enabling Observability of Foundation Model based Agents Toward Optimal Search and Retrieval for RAG AI …

genai-users.connpass.com ↑上記勉強会の資料です。 shu-kob.hateblo.jp ↑こちらの記事の「プロンプトエンジニアリング」もご覧ください。（上記記事はChatGPT） 先ずは復習してみましょう Geminiにアクセス gemini.google.com お好みで、ChatGPTやClaudeを使用しても構いません。 プロンプトエンジニアリング JSON形式で出力 カレーのレシピを教えてください。 出力は以下のJSON形式にしてください。 =============== { "材料": ["材料1", "材料2"], "手順": ["手順1", "手順2"]…

AIトレーニングデータ利用に関するSNS各社の姿勢 日本のソフトウェア品質問題 LLM競馬予想 Windows 11 パフォーマンス向上 LLMの概念空間の構造解明に関する研究 Github認定資格取得方法 AIによるPC操作 GraphQLクエリの最適化 Ryzen 7 9800X3Dベンチマーク Pythonデバッグ効率化 IT史に残るシステム障害 SmartHRの権限基盤 DuckDB導入事例 Geminiプロンプトエンジニアリング 開発生産性向上とビジネス成長 AIの安全性に関する調査 LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント入門書評 TypeScript …

SFTTrainerでdataset_text_fieldの引数を使う場合、学習データの構造次第では意図した学習が行われない可能性がある トラブルがあったコンペに学ぶデータ分析 LangGraph Agents with Amazon Bedrock 「関西Kaggler会 交流会 in Osaka 2024#3」に参加してきました 好みの定量化に基づいてLLMを改善するOffline RLHFの検討 S3にあるALBログの調査はAthenaよりDuckDBのほうが簡単 Personalization of Large Language Models: A Survey 生成AIにアプリを作ら…