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LangGraphを使ったHuman in the loop

LangGraphを使ったHuman in the loop

機械学習の社会実装勉強会第42回 (https://machine-learning-workshop.connpass.com/event/341138/) の発表資料です。

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  1. 自己紹介 名前: 西岡 賢一郎 X: @ken_nishi LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/kenichiro-nishioka/ Facebook: https://www.facebook.com/kenichiro.nishioka

    note: https://note.com/kenichiro YouTube: https://www.youtube.com/@kenichiro-nishioka 経歴 東京大学で位置予測アルゴリズムを研究し博士 (学術) を取得 東京大学の博士課程在学中にデータサイエンスをもとにしたサービスを提供する株式会社トライディアを 設立 トライディアを別のIT会社に売却し、CTOとして3年半務め、2021年10月末にCTOを退職 株式会社データインフォームド (CEO)・株式会社ディースタッツ (CTO)・CDPのスタートアップ (Sr. CSM) 自社および他社のプロダクト開発チーム・データサイエンスチームの立ち上げ経験 2
  2. デザインパターン2: Edit State Pattern 目的: Stateの確認と修正 特徴: 現在のStateの提示 編集可能な形式での表示 変更の反映と検証

    ユースケース: 生成内容の修正、パラメータ調整 生成された回答をLLMに評価させ修正する 7
  3. 実装時の重要ポイント 1. State管理の考慮事項 チェックポインターの必要性: Stateの保存と復元に必須, セッション管理との連携 再実行時の考慮: 同じノードが複数回実行される可能性, べき等性の確保 2.

    複数のinterruptの取り扱い 順序管理の重要性: 実行順序に基づく対応付け, スコープの理解 エラー処理: タイムアウトの設定, 例外時の代替フロー 3. ユーザビリティの考慮 適切なタイミングでの介入, 必要な情報の提示, 分かりやすい選択肢の提供 12
  4. まとめ1 デザインパターンと実装戦略 Approve/Reject Pattern ユースケース:API実行承認、重要な更新の確認、リスク判断 -実装のポイント:明確な判断基準の設定、代替フローの準備 Edit State Pattern ユースケース:LLM出力の修正、パラメータ調整、データの補完

    実装のポイント:Stateの永続化、変更履歴の管理 Get Input Pattern ユースケース:追加情報の収集、意図の明確化、選択肢の提示 実装のポイント:適切なプロンプト設計、タイムアウト管理 13