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Week of 10/2(2023) LangChain Release Notes

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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。原文のRelease Noteには様々なリンクが埋め込まれています。原文へのリンクを貼っていますので、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。

ラングスミスの新機能

  • PlaygroundでのFireworksとPaLMのサポート:プロンプトを迅速にワークショッピングし、さまざまなLLMに対してテストすることは、LLMアプリ開発プロセスの重要なステップになりつつあります。Fireworks と PaLM の統合により、テストできる幅広い LLM セット (特に OSS モデル) のロックを解除できます。無料で！ブログ投稿はこちら。

  • LangChain Hubでのコラボレーションの強化:チームはプロンプトを共有して共同作業したいので、チームがお互いの作業に基づいて構築できるようにフォークを導入し、より多くの同僚を会話に参加させるためにコメントを追加しました。

life improvementsの向上:

  • 折りたたみ可能なトレース: 実行が大きくなります。各セクションを折りたたんだり展開したりすることで、検査しやすくしました。

  • データセットへの一括追加: 一度に多くの実行を選択し、既存のデータセットに追加します。または、それらを使用して新しいデータセットを作成します。

  • ロガーの分割ビュー:実行間を簡単にプレビューしてナビゲートします。デバッグをよりスムーズかつ高速にします。

オープンソースの新機能

2つの新しいテンプレートアプリケーション/ユースケース:独自のフレームワークをドッグフードし、コミュニティにテンプレートを提供することが重要だと考えているため、これらのアプリを構築するのが大好きです。私たちの最新の2つ:

Runnablesのサポートの向上:Runnablesは、コンポーネントをチェーンに組み立てるためのより明確な方法です。次の根本的な改善を行いました。

  • Runnablesの入力スキーマと出力スキーマ:入力と出力にPydanticスキーマを適用する方法を提供します。ドキュメントはこちら。

  • Runnable:ドキュメントから中間ステップをストリーミングします 詳細を見る.

  • OpenAI 関数呼び出し (JSON に解析) の部分的な結果の簡単なストリーミング: 2 つのストリーミング モードの詳細については、こちらを参照してください。

  • 新しい統合:Mistral, Bedrock, fireworks chat, cohere chatのサポート

  • 注:CVEを含む一部のチェーンを引き続きlangsmith_experimentalに移行しています。これにより、LLMSymbolicMathChain、LLMBashChain、および jinja テンプレートに重大な変更が発生する可能性があります。詳細については、こちらをご覧ください


見逃した場合

ウェビナーの録画

ブログ記事

  • LangChainブログ投稿でPIIを処理する:LLMを使用してPII(個人を特定できる情報)データを管理することは特に難しい場合があります。安全に行う方法に関するフランシスコ・インガムからの洞察。

  • LangChainブログ投稿でSECファイリングを取得します:Kay(RAG用に設計された埋め込みAPI)とCybersyn(データセット)。

  • Fireworks AI ブログ投稿で無料の OSS モデルをPlaygroundに持ち込む: OSS モデルでプロンプトを簡単に (そして無料で) 試すことができます。

  • LLM評価者はどの程度「正しい」ですか?ブログ投稿:LangChainのLLM支援評価者を一般的なタスクでテストし、それらを実践で最適に使用する方法に関するガイドラインを提供しました。


もうすぐです

カンファレンス&ハッカソン

  • TED AIハッカソンキックオフ[10月14日]:悩まされたLLMアプリに賞品を提供しています!ハッカソンの詳細と、開始するためのプロジェクトのアイデア/リソースについては、こちらをご覧ください。

  • LangChainの共同創設者兼CEOであるHarrison Chaseは、AI Engineer's Summit [10/8-10]、IA Summit [10/10-11]、TED AI [10/17-18]で講演し、LangChainを使用したコンテキストアウェア推論アプリケーションの構築について講演します。


お気に入りのプロンプト

  • YouTubeのトランスクリプトから記事へ:特定のYouTubeトランスクリプトを取得して、適切に構成された魅力的な記事に変換します。

  • WebLangChain検索クエリ:会話を検索クエリに適したスタンドアロンの質問に言い換えます。

  • RAGプロンプト(ミストラル):ミストラル7B指示による検索拡張生成(チャット、QAなど)のプロンプト。

  • その他のプロンプトについては、smith.langchain.com/hub をご覧ください。チームとプロンプトで共同作業するためにLangSmithへの早期アクセスが必要な場合は、このフォームに記入してください。

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