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LangGraphを用いた AIアプリケーションにおける メモリ永続化の実践 2024/08/31 機械学習の社会実装勉強会 第 38回 1

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今回のお話 AIアプリケーション開発の新たな可能性を開く LangGraphの Checkpointer機能につい て、実際の動作をデモンストレーションを通じて紹介 2

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自己紹介 名前 : 西岡 賢一郎 Twitter: @ken_nishi note: https://note.com/kenichiro YouTube: 【経営 xデータサイエンス x開発】西岡 賢一郎のチャンネル 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 東京大学博士課程在学中にデータサイエンスのサービスを提供する株式会社 トライディアを設立 トライディアを売却し、 CTOとして 3年半務め、 2021年 10月末に CTOを退職 CDPのスタートアップ (Sr. CSM)・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) 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 3

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LangChainとは 大規模言語モデル( LLM)を使用したアプリケーションを構築するためのフレー ムワーク 複雑な AIタスクを簡単に実装できるようにする さまざまなコンポーネントやツールを提供 4

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LangGraphとは LangChainの一部として開発されたライブラリ 状態を持つマルチアクターアプリケーションを構築するためのツール エージェントやマルチエージェントのワークフローを作成可能 5

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なぜ永続性が必要か? 1. 文脈の維持 複数の対話にわたって会話の文脈を保持 ユーザーとの長期的な対話を可能に 2. 状態の管理 アプリケーションの現在の状態を保存 必要に応じて以前の状態に戻る能力 3. エラーからの回復 障害発生時に最後の正常な状態から再開可能 6

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永続性の実現方法: Checkpointer LangGraphでは、 「 Checkpointer」を通じて永続性を実現 Checkpionterとは: アプリケーションの状態を保存し、必要に応じて復元する機能 7

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Checkpointerの主な特徴 1. セッションメモリ ユーザーとのやり取りの履歴を保存 保存された状態から会話を再開可能 2. エラー回復 最後に成功した保存状態から継続可能 システム障害時の影響を最小限に 3. ヒューマンインザループ 人間の介入や承認を要する処理の実装 AIと人間の協調作業をスムーズに 8

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Checkpointerの実装 LangGraph v0.2で導入された新しいライブラリ: langgraph_checkpoint : 基本インターフェース langgraph_checkpoint_sqlite : SQLiteに保存 (開発・テスト用 ) langgraph_checkpoint_postgres : PostgreSQLに保存 (本番環境用 ) 9

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LangGraph v0.2 の変更 変数名変更 thread_ts → checkpoint_id parent_ts → parent_checkpoint_id import方法の変更 旧 : from langgraph.checkpoint import BaseCheckpointSaver 新 : from langgraph.checkpoint.base import BaseCheckpointSaver SQLiteチェックポインターが分離 : langgraph-checkpoint-sqlite 10

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Checkpointerの使用例 from langgraph.graph import StateGraph from langgraph.checkpoint.sqlite import SqliteSaver # グラフの構築 builder = StateGraph(State) # graphをcompileするときにcheckpointerを指定 with SqliteSaver.from_conn_string(":memory:") as memory: graph = builder.compile(checkpointer=memory) 11

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Checkpointerの仕組み 12

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Checkpointerの利点 1. 一貫性のある長期的な対話 ユーザーとの会話履歴を保持し、文脈に応じた応答が可能 2. 堅牢なアプリケーション エラーや中断からの回復が容易 3. 複雑なワークフローの実現 人間の介入を含む高度な処理フローを構築可能 4. 開発の柔軟性 様々なデータベースに対応可能 カスタム実装の作成が容易 13

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考慮事項 1. パフォーマンスへの影響 履歴が増えると LLM呼び出しに時間がかかる可能性 2. カスタマイズの制限 履歴の動的な操作に一部制限あり 3. 実装の選択 使用環境に適した Checkpointer機能の選択が重要 14

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デモンストレーション LangGraphの Checkpointer使用の実演 MemorySaver SqliteSaver PostgresSaver ソースコード : https://github.com/knishioka/machine-learning- workshop/blob/main/langchain/langchain_persistence.ipynb 15

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まとめ LangGraphの Checkpointerは、永続性を実現する強力なツール 長期的な対話、エラー回復、複雑なワークフローを可能に 適切に使用することで、より洗練された AIアプリケーションの開発が可能 16

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参考文献 1. LangGraph公式ドキュメント 2. LangGraph v0.2リリースブログ 3. LangGraph Persistence How-to 17