Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
LangChainでデータ分析エージェントを作ってみる
Search
熊懐葵
September 29, 2024
Technology
0
190
LangChainでデータ分析エージェントを作ってみる
機械学習の社会実装勉強会 第39回 (
https://machine-learning-workshop.connpass.com/event/328440/
) の発表資料です。
熊懐葵
September 29, 2024
Tweet
Share
More Decks by 熊懐葵
See All by 熊懐葵
LangGraphとFlaskを用いた社内資料検索ボットの実装③アプリケーション構築編
aoikumadaki
0
26
LangGraphとFlaskを用いた社内資料検索ボットの実装②Retriever構築編
aoikumadaki
0
140
LangGraphとFlaskを用いた社内資料検索ボットの実装①AIエージェント構築編
aoikumadaki
0
190
StreamlitとLangChainを使った表画像OCRアプリの実装
aoikumadaki
3
430
AWS LambdaとLangSmithを使った社内レポート添削システムMinervaの実装
aoikumadaki
0
180
Other Decks in Technology
See All in Technology
開発スピードは上がっている…品質はどうする? スピードと品質を両立させるためのプロダクト開発の進め方とは #DevSumi #DevSumiB / Agile And Quality
nihonbuson
2
3k
Oracle Cloud Infrastructure:2025年2月度サービス・アップデート
oracle4engineer
PRO
1
220
君も受託系GISエンジニアにならないか
sudataka
2
440
Goで作って学ぶWebSocket
ryuichi1208
2
1.3k
組織貢献をするフリーランスエンジニアという生き方
n_takehata
1
1.3k
2025-02-21 ゆるSRE勉強会 Enhancing SRE Using AI
yoshiiryo1
1
370
30分でわかる『アジャイルデータモデリング』
hanon52_
9
2.7k
JEDAI Meetup! Databricks AI/BI概要
databricksjapan
0
110
全文検索+セマンティックランカー+LLMの自然文検索サ−ビスで得られた知見
segavvy
2
110
PHPカンファレンス名古屋-テックリードの経験から学んだ設計の教訓
hayatokudou
2
330
ビジネスモデリング道場 目的と背景
masuda220
PRO
9
540
Building Products in the LLM Era
ymatsuwitter
10
5.5k
Featured
See All Featured
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
507
140k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
78
6.2k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1030
460k
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
270
27k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
250
12k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
328
38k
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
98
5.4k
Fight the Zombie Pattern Library - RWD Summit 2016
marcelosomers
233
17k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
22
3.3k
Fashionably flexible responsive web design (full day workshop)
malarkey
406
66k
Building Your Own Lightsaber
phodgson
104
6.2k
Optimizing for Happiness
mojombo
376
70k
Transcript
LangChainで データ分析エージェントを作ってみる 2024/09/29 機械学習の社会実装勉強会 第39回 熊懐 葵
目次 • 背景: 商圏分析 • データ分析エージェント • イメージ • 実装(LangChain
> Pandas Dataframe) • 性能調査(サンプルデータ・実データ) • 処理プロセスの調査
背景: 商圏分析 商圏分析 • 商圏: 特定の店舗が顧客に影響を及ぼすエリア(コンビニ…半径500m以内→徒歩10分) • 商圏の人の属性や人流・競合の立地などから、新店舗の立地選定やマーケティング戦略に活用 既存サービスの課題 •
使用料金の高さ・機能の複雑さ モチベーション • 使いやすい商圏分析ツールを作れないか • LLMを用いたデータ分析エージェントを作りたい
既存サービスの例: MarketAnalyzer https://www.giken.co.jp/products/marketanalyzer/case/ より 多機能→複雑
データ分析エージェントのイメージ 駅別乗降客数データ + 「人がよく乗降する駅は?」 実行結果から回答を出力「〇〇駅で△人です」 コード類やソフトの複雑な操作などせずに データ分析をすることができる 質問とデータから、適切な データ分析プログラムを生成 ↓
プログラムを実行 ユーザー エージェント
LangChainライブラリを用いて実装した 実行例
データ分析エージェントの実装 • OpenAI API Key • LangChain v0.3 create_pandas_dataframe_agent 必要なもの
• データ読み込み • エージェント作成 • エージェント実行 処理内容 ▼ データの読み込み・エージェント作成 (公式) < エージェントが自動で コードを生成しデータを操作する ので、扱いには注意
データ分析エージェントの実装 • OpenAI API Key • LangChain v0.3 create_pandas_dataframe_agent 必要なもの
• データ読み込み • エージェント作成 • エージェント実行 処理内容 ▼ エージェント実行 終了と打つと会話が終了 会話履歴を保存
性能調査: サンプルデータ ▼ 従業員データ(Chat GPTが生成) ▼ 実行結果1 ID 名前 年齢
部門 給料
性能調査: サンプルデータ ※0.6895282023 ▼ 実行結果2 ▼ 従業員データ(Chat GPTが生成) ID 名前
年齢 部門 給料
性能調査: 実データ ▼ 大分県の中心部の駅乗降客数データ 国土数値情報ダウンロードサイト https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-S12-v3_1.html 駅名、駅コード、運営会社、路線名、 2011~2022年の乗降客数(年度別) …その他(35カラム)
性能調査: 実データ データ通りの回答ではある ▼ 実行結果 国土数値情報ダウンロードサイト https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-S12-v3_1.html ▼ データ(一部表示)
性能調査: 実データ ▼ 実行結果 国土数値情報ダウンロードサイト https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-S12-v3_1.html ▼ データ(一部表示) ←増加量(スプレッドシートで検算)
v0.3(9月中旬~)で性能が向上している? ▼ LangChain v0.2での実行結果 元データと異なる数値 v0.3 ではマルチモーダル機能が強化される予定らしい 図の出力機能などでもっと便利になりそう
処理プロセスの調査 ▼ verbose=Trueにする
処理プロセスの調査 ▼ 実行結果 分析に必要なコードを生成し、実行している →数値部分が決定的な出力になる
まとめ 背景 • 商圏分析ツールの高価さ・使いにくさ • LLMを用いて、安価で使いやすいデータ分析ツールは作れないか 今回 • LangChain Toolkitsのcreate_pandas_dataframe_agentを使用
• 基本的なデータ分析の性能を確認 今後 • 性能の限界→是非試してみてください!(※性能向上も速い) • マルチモーダル性能の強化に期待