LangGraph Templatesによる 効率的なワークフロー構築 2024/10/26 機械学習の社会実装勉強会 第40回 1

LangGraph Studio Template 2

LangGraph Template LangGraph Templateは、PythonとJavaScriptで利用可能なテンプレートレポジトリ 実体はGitHub上のリポジトリ: (langgraph:///template? githubUrl=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Flangchain-ai%2Freact-agent) 3

なぜLangGraph Templateが必要か？ 簡単な導入とカスタマイズ: テンプレートは、リポジトリをクローンすることで内 部の機能を簡単に修正できるため、プロンプトやロジックの変更が容易 デバッグと展開のしやすさ: テンプレートはLangGraph Studioでデバッグし、ワン クリックでLangGraph Cloudに展開できる構造 高いカスタマイズ性: エージェントの内部コードを自由に変更できるため、開発者 が自分のニーズに合わせた詳細な制御可能 4

現在提供されているTemplate New LangGraph Project: https://github.com/langchain-ai/new-langgraph-project Langchain Memory Agent: https://github.com/langchain-ai/memory-agent Data Enrichment: https://github.com/langchain-ai/data-enrichment React Agent: https://github.com/langchain-ai/react-agent Retrieval Agent Template: https://github.com/langchain-ai/retrieval-agent-template 5

New LangGraph Project 概要: LangGraph Studio用にデザインされたChatBot。永続的なチャットメモリを保持。 機能: ノードとエッジで表現されるデータフローの可視化 複雑なワークフローを細かく制御できるカスタマイズ性 エージェントの組織化と管理 利点: テンプレートを活用した迅速な開発 Studioでのデバッグとクラウドへのワンクリック展開 6

Langchain Memory Agent 概要: 過去のやり取りや状態を記憶し、長期タスクや対話の継続を可能にするエージェント 機能: 会話やタスクの履歴を記憶するメモリ機能 過去の情報を利用してインタラクションを最適化 長期タスクや複雑な対話の管理 利点: パーソナライズされたやり取りの実現 タスクの進行状況に応じた応答の提供 長期的な対話に適した設計 7

Data Enrichment 概要: 外部情報を使って既存データを補完・強化するエージェント 機能: 外部APIやデータソースからの情報取得 取得データの分析と統合 自動的なデータ補完プロセス 利点: データの価値と精度の向上 研究やデータ収集に適した設計 複数のデータソースを活用した情報の強化 8

React Agent 概要: リアルタイムで環境の変化に反応し、動的に行動するエージェント 機能: 状況に応じたリアルタイム応答 環境変化に基づく動的な意思決定 タスクを繰り返し実行し、適切なツールを選択 利点: リアルタイム処理が必要なアプリケーションに最適 環境に即応するインタラクティブなエージェント設計 高い応答性 9

Retrieval Agent Template 概要: 情報取得に特化したエージェントのテンプレート 機能: クエリに基づくデータ検索と取得 外部ソースや特定のデータセットからの情報抽出 検索結果の最適化と自動化 利点: カスタマイズ可能な情報取得エージェントの作成 データ検索と取得プロセスの効率化 特定データソースに簡単に適応 10