Week of 2/5(2024) LangChain Release Notes
AI、LLMで有名なLangChain。LangChainはまだまだ進化中。定期的に”LangChain Release Notes”が発表されています。これはその ”LangChain Release Notes” からの記事紹介です。LangChainの理解の一助となれば幸いです。
🦜⚒️ LangSmithの新機能
より良いモニタリング LangSmith でメタデータおよびタグごとにグループ化された監視グラフを開始できることを嬉しく思います。さまざまなセグメントのパフォーマンスを確認したり、製品における特定の顧客のエクスペリエンスを確認したりすることがこれまでより簡単になりました。タグとメタデータの設定方法を読み、この機能によってブログ上でどのような可視性が得られるかについて学びましょう。
コストの可視化 コスト追跡はここにあります!!私たちはしばらくの間、合計トークンを追跡してきましたが、現在ではユーザーはトレースと監視タブで LLM 呼び出しにどれだけ費やしたかを確認できるようになりました。これは、アプリケーションのトレードオフと ROI を理解するのに非常に役立ちます。ユーザーがカスタム料金も追加できるようにする予定なので、特別な価格設定をしている場合でも、LangSmith は支出を正確に把握できます。
回帰試験 テスト ビューでグラフが使用できるようになったので、アプリケーションのさまざまな反復でパフォーマンスがどのように変化するかを視覚的に確認できるようになりました。後退や改善をより迅速に発見します。
注釈キューのフィードバック ルーブリック 注釈を簡単に追加できるように、構造化されたフィードバック ルーブリックを追加しました。この機能を使用すると、ユーザーは事前定義されたカテゴリを使用してカスタム フィードバック キーを作成できます。ルーブリックは、LangSmith 組織全体の注釈キューに表示され、フィードバックは送信時に検証されます。
トレースサンプリング パフォーマンスとトレース サンプリングを向上させるために、自動バッチ処理を使用して LangSmith SDK にもいくつかの変更を加えました。 Python SDK バージョン >= 0.0.84 および JS SDK バージョン >= 0.0.64 にアップグレードして確認してください。
プレイグラウンドでの HuggingFace 🤗 モデルのサポート。
👀 LangChain Open GPT をもう一度見てみる
私たちは、OpenAI の GPT に対応して、数か月前に Open GPT を立ち上げました。 Open GPT は、実行する独自のモデルを選択できるオープン ソース アプリケーション ビルダーであり、コグニティブ アーキテクチャに関してより高い柔軟性を提供します。私たちは、いくつかのエンタープライズ パートナーと緊密に連携して、ニーズに合わせて OpenGPT を改善してきました。このプラットフォームが内部でどのように機能するかについてもう少し詳しく共有したいと思います。以下について詳しく説明したブログ投稿をご覧ください。
MessageGraph: OpenGPT が実行される特定のタイプのグラフ。
コグニティブ アーキテクチャ: OpenGPT がサポートする 3 つの異なるタイプのコグニティブ アーキテクチャと、それらの違い。
永続性: LangGraph チェックポイントを介して OpenGPT で永続性をベイクする方法。
構成: LangChain プリミティブを使用して、これらすべてのさまざまなボットを構成する方法。
もっと…
ハリソンがプラットフォームを詳しく調べるデモをチェックしてください。
🧠 より良いRAG
私たちは、LLM を使用して低品質の取得や生成を自己修正し、RAG システムの全体的な品質を向上させるというアイデアを紹介する 2 つの人気のある論文Self-RAGおよびC-RAGを検討しました。私たちは、LangGraph を戦略を反映して改善するための「フロー エンジニアリング」に簡単に使用できると考えました。論文のアイデアを実装するために作成した2 つのクックブックをご覧ください。詳細については、ブログでお読みください。
また、RAG に関する新しいYouTube シリーズ「RAG from Scratch」も開始しました。 LangChain の Lance (素敵な響きですね 😉) は、RAG の概念を基本から説明します。今後数週間のうちにさらに教育コンテンツを追加する予定です。
🕸️ LangGraph
LangGraph についてはすでに何度か言及しましたが、それは私たちが LangGraph に本当に興奮しているからです。先週、多数の例といくつかの新機能を追加しました。
新しい例: WebVoyager ( YouTube、ノートブック)。インターネットを閲覧できるエージェントを作成してください。
新しい例: LangGraph を使用するようにOpenGPT を更新しました
新しい例: LangGraph を使用した RAG ( Self-RAG、Corrective RAG )
ここで完全なリポジトリを確認し、ここからYouTube シリーズを始めてください。
🤓 LangChain から最新情報を入手
ElasticとCommandBarを使用したケーススタディ。
😍 コミュニティから
LangChain による Workers AI、Vectorize、D1 のサポート(Ricky Robinett、Kristian Freeman、Jacob Lee 著)
RAG を使用したドキュメントの検索と取得(Aniket Maurya 著)
Astra DB、LangChain、Vercel を使用した Wikipedia チャットボットの構築(Carter Rabasa 著)
Generative AI: プロンプト エンジニアリングと LangChain の紹介 ( Janeth Graziani 著)
Mutt DataによるAIによる使いやすいテキストの生成