Week of 9/4(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。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。
LangSmithの新機能
・LangChain Hub：プロンプトのアップロード、ブラウズ、プル、管理のための新しいホームです。ハブについてはこちらをご覧ください。
・>>ハブを作った理由 Twitterスレッドはこちら。ブログ記事はこちら。
・>>アクセスが必要ですか？プロンプトをアップロードしたいが、LangSmithにアクセスできない場合は、このフォームに記入してください。
・>>モニタリング： プロジェクトの分析を長期にわたって簡単に追跡できます。フィードバック、使用状況、待ち時間、エラー、最初のトークンまでの時間などを追跡できます。リリーススレッドはこちら。
・フィードバックのレシピ：先週のモニタリングに続き、より自動化されたフィードバックメトリクスを生成するためにコンテキストを活用する効果的なパターンの例を追加しました。
・>>Fine-Tuning Cookbook: LLMのパフォーマンスを向上させるために、適切なデータを選択するのは大変です。適切なデータを選択するのは難しい。
・>>Algorithmic Feedback Cookbook: メトリクスを含む自動フィードバックパイプラインをセットアップします。
・>>カスタム評価：既存のLangSmithテストプロジェクトに評価メトリクスを追加するために、任意のカスタムPython評価器を使用します。
・>>Curate fine-tuning data: 使いやすいタグ、コンテンツ、フィードバックのフィルタリングにより、チャットモデルのより良いトレーニングデータを作成できます。システム内の特定のポイントを交換するタイミングを簡単に知ることができます。
・python や JS を使用していませんか？LangSmith の REST API を使ったトレースのウォークスルーはこちら
オープンソースの新機能
・LangChain Indexing API： データソースをベクターストアに同期するのは面倒です。パイプラインやソースの変更時に冗長な作業をすることなく、古いドキュメントを確実に削除するために、データの証明と記録管理が必要です。Indexing APIはこれを簡単にします。ドキュメントはこちら。ブログ記事はこちら。
・プライバシーとモデレーション： LLMの利用の安全性を高めるために、いくつかの統合を追加しました。
・>>PII匿名化のためのMicrosoft Presidioとの統合
・>>Amazon Comprehendとの統合によるPIIおよび毒性の検出と処理
・Anthropic Function Calling： 関数呼び出しは非常に便利ですが、まだOpenAIモデルでしか利用できません。Anthropicモデルで関数呼び出しを使用するための実験的ラッパーがJSで利用可能になりました。
・1500人目のコントリビューターを達成しました！ここで、私たちの貢献者の一握りにいくつかの賞賛を送ります。まだ貢献したことがない方は、こちらを参考にしてください。
お見逃しの場合
・ハリソンがLatent Space Podcastに出演。LangChainの起源と進化について語っています。
・表形式データ検索ウェビナーの録画はこちら。リレーショナル・データベース、クラウド・データウェアハウス、クエリ・エンジン、データレイクなどを使いこなしている方にお勧めのセミナーです。Cube、Delphi Labs、Pampa Labsの各チームにLLMにどのようにこれを組み込んだかについて話してもらいました。
・このトピックの詳細：Pampa LabsのManuelとFranciscoによる「SQL-LLMにドメイン固有の知識を組み込む」ソリューションに関するブログポスト。
・Streamlitハッカソンプロジェクトの募集（賞品付き）：私たちはStreamlitと提携して、彼らのLLMハッカソンを実現しようとしています。ハッキングを始めるにはまだ遅くはありません！ハッキングを始めるのに遅すぎるということはありません！こちらが、私たちがぜひ見てみたいプロジェクトのリストを含むスタートガイドです（そして、ビルドのための非公式賞品をお送りします）！
・ウェブセミナーの録画はこちら。LLMアプリをよりあなたらしく、より良いものに。実際に作っている人からのアドバイス！
・学生ハッカー・イン・レジデンス・プログラムの募集を開始しました。私たちに送ってください。応募リンクはこちら。詳細はこちらのブログ記事をご覧ください。
LangChain Hubのお気に入りプロンプト
・Superagent by @pelaseyed: エージェントの裏側を覗くのはいつも楽しいです。
・Test Question Making by @GregKamradt: テスト用の多肢選択解答を生成する方法を詳しく説明しています。
・Blog generator by @HardKothari: ターゲットオーディエンスに基づいたテキストからブログ記事を生成します。
・SimonNom1氏による、他のLLMのアウトプットを評価するためのモデル評価ツール。
・https://smith.langchain.com/hub/ でご自分の目でお確かめください。