Week of 10/16(2023) LangChain Release Notes
AI、LLMで有名なLangChain。しかしながら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” の日本語訳です。機械翻訳を使っています。翻訳時にテキストのスタイルが崩れてしまうことがあります。予めご了承ください。興味を持った箇所は是非原文のページにあたって頂けたらと思います。LangChainの理解の一助となれば幸いです。（WEBページは、そのまま日本語に訳せてしまう時代ですが備忘録も兼ねて）
LangServe の発表
LangServe は、LangChains をデプロイするための最良の方法です。 ブログ投稿。 GitHub リポジトリ
含まれるもの:入力/出力スキーマ、/docs エンドポイント、invoke/batch/stream エンドポイント、ストリーミング中間ステップ用の /stream_log エンドポイント、LangSmith 統合
LangServe プレイグラウンドと構成可能性:プレイグラウンドは、チーム メンバーと簡単に共有できる使いやすい UI になるように設計されており、チーム メンバーが LangChains と最適にやり取りできるようになります。また、コアの LangChain コードに基づいて構築されているため、フィールドや代替項目を簡単に設定できます (ドキュメントはこちら)。
LangChain 式言語の改善: LangServe は、チェーンを記述するための新しい構文である LangChain 式言語の改善によって可能になりました。これには、 ストリーミング、 入出力スキーマ、中間結果などが含まれます。ドキュメントはこちら。
LangServe ウェビナー: 11/2 午前 9 時 (PT)
ラングスミスの新機能
テスト実行の比較:優れた AI エンジニアは、問題に関する深い洞察を得るためにデータを手動で検査することがよくあります。入力、参照/実際の出力、メトリクスなどを表示する簡単な UI で実行をスコアリングし、過去の実行と比較します。
新しい料理本
半構造化 RAG クックブック: @UnstructedIOを使用して PDF から解析されたテキストとテーブルにマルチベクター レトリーバーのベスト プラクティスを適用します。
LLaVA および LLaMA2 を使用した半構造化およびマルチモーダル RAG クックブック:マルチモーダル LLM は、画像上の RAG のロックを解除します。多数の OSS モデルを備えたローカル RAG スタック (M2 最大 32gb)。
見逃した場合に備えて
LangChain パートナーと協力して、LLM アプリ開発を加速します。このような素晴らしい初期パートナーであるBCG 、 DeepsenseAI 、 Datatonic 、およびRubric Labsに感謝します。 LangChain パートナーになりたい場合は、挨拶をして、あなたが取り組んでいる LLM アプリについて教えてください。
LangChain のDeepLearningAIコースがCourseraに登場しました!
ウェビナーの録画
Plastic Labsによる心の理論ウェビナー: LLM アプリにおける非常に興味深いものの、十分に研究されていないトピックであるメモリについての詳細な説明
言語モデルの認知アーキテクチャ:複雑なアーキテクチャを分類して分解する COALA 論文のような試みは、複雑なエージェント システムでの共同作業をより実現可能にするのに役立ちます。私たちは業界の専門家と協力して深く掘り下げます。
LangChain の Jacob Lee 氏が GoogleAI WebSummit で講演:ローカル LLM は素晴らしいですが、現在のリーチはエンジニアだけです。それをどう変えるか？結論は、新しいブラウザ API が必要であるということです。ブログ版はこちら。
ブログ投稿
「密度連鎖」の微調整 要約: @__Charlie_G はこれらの出力で GPT 3.5 Turbo を微調整し、未加工の GPT-4 を数分の一で上回る (そして密度連鎖 GPT-4 とほぼ同じパフォーマンスを持つ) 微調整されたモデルを生成しました。コストとレイテンシーの
Rubric Labs による実稼働用エージェントの設計方法: cal.comの立ち上げについての執筆
ナレッジ グラフを使用した DevOps RAG アプリケーションの実装と、 Neo4jのOpenAI 関数を使用したテキストからのナレッジ グラフの構築
新しい GenAI スタック: Docker 、 Neo4j 、 Ollamaを使用。
コミュニティから
従来の RAG で良い結果を得るのに苦労していませんか? Mohamed Azarudeen は、新しい検索手法であるParent Document Retrieversに関する素晴らしい記事を書きました。
Harry Zhang の (更新された) 図: LangChain エコシステムの図
ラングチェーン 101 コース:イワン・レズニコフより
RAG を使用した LLM の拡張: LLM モデルが Amazon SageMaker 関連の質問にどれだけうまく答えることができるかを確認するエンドツーエンドの例。 LangChain のさまざまなコンポーネントの概要を説明します。
LangChain と Azure OpenAI を使用して SQL データベースと「会話」する: Satwiki De 著
お気に入りのプロンプト
私たちは 1 か月ほど前にLangChain Prompt Hubを立ち上げました。 プロンプトランドスケープに関するこのまとめでは、例を挙げて私たちが見てきたことを強調します。
近日公開
LangChain 式言語を使用した構築: LCEL は、初心者にとっても、洗練された LLM アプリケーションを開発するための優れた方法です。私たちは、より多くの人が創造的な方法でそれを試しられるよう支援していきます。
本番への道ウェビナー(10/26): Datastax と Skypoint を使用
r/langchain のReddit AMA (10/24)
LangServe ウェビナー(11/2): LangChain アプリをデプロイする最良の方法である LangServe の最近の紹介と機能について学びましょう