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LangChain.jsで作成済みのChainをToolとして登録する方法
この記事は「LangChain Advent Calendar 2023」の24日目の記事です。ToolsとChainを組み合わせて使うことで、LangChainがサポートしていない任意のAPIを呼び出して結果を生成することができます。ただし、Toolsを使う場合はChainではなくAgentExecutorを使う必要があります。ChainをCustom Toolsとして登録するのがベストプラクティスです。具体的な使い方や実装方法については記事で詳しく解説されています。
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LangChainでファイルの拡張子ごとにSplitterを変える
LangChainのSplitterは、プログラム言語に対応したEmbedding生成ドキュメントの分割をサポートしています。GitHubから読み込んだファイルに対して、拡張子に基づいてSplitterを変更するコードが示されています。さらに、CartProviderをカスタマイズする方法も解説されています。プロパティを設定することで、CartProviderの動作をカスタマイズすることができます。ただし、いくつかの問題点も指摘されています。
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LangChain.jsのToolsを使って、WordPressのAPIを呼び出すCustom toolsを作ってみた
この記事では、「LangChain Advent Calendar 2023」の23日目の記事として、LangChainで外部データを検索する方法としてToolsの使用方法について紹介しています。具体的には、WordPressのデータソースを利用する方法を例として挙げています。また、動作を確認するためのサンプルコードとその実行結果も示しています。さらに、WordPressのREST APIを呼び出すToolを作成し、LangChainに組み込む方法についても説明しています。
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LangChain.jsの動作確認コストを抑えるため、FakeLLMを利用する
LangChainを使用すると、複数のモデル呼び出しやベクトル検索、データ処理などのワークフローを簡単に作ることができます。しかし、LLMのAPIを呼び出すたびにコストが心配になる場合もあります。そこで、FakeLLMがLangChain / LangChain.jsに用意されており、ダミーのLLMとして使用できます。FakeLLMでは言語モデルをLLMまたはChatモデルとして利用できます。また、FakeListLLMを使用することで、ダミーの返答文章を配列で設定し、呼び出すたびに順番に返すことができます。さらに、sleepを使用することでレスポンスの遅延をシミュレートすることも可能です。
AI / MLCloudflareHono / SonikJavaScriptLangChain.jsLLMNode.jsSaaS / FaaS
Cloudflare Workers / R2 / Hono / LangChain.jsを使ってRAGを作ってみる
この記事は、特定のアドベントカレンダーに関連しており、CloudflareとHonoの利用方法について説明されています。記事では、ベクターストアの作成や定期的なデータの取り込み処理などが紹介されています。また、自分のブログを参照したり、HonoでAPIを実装する方法やGUIアプリケーションの作成についても説明されています。しかしながら、Cloudflare Vectorizeの使用やFAISSの利用も検討する必要があると述べられています。
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LangChain (Amazon Bedrock & Claude)で、文章から検索キーワードを抽出してみた
この記事はLangChain Advent Calendar 2023の22日目の記事です。LangChainやLLMを使ってデータを検索する仕組みを作る際、一般的にはベクターストアなどのRAGを利用することが多いですが、コストや案件規模によってはより簡素な仕組みでも十分です。この記事ではGoogle検索のような「文章で検索できる仕組み」を作る方法を紹介しています。具体的な処理方法やコードの実装例も掲載されています。
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LangChainのRemoteLangChainRetrieverでREST APIを使う
この記事は「LangChain Advent Calendar 2023」21日目の記事で、LangChainを使った回答作成について説明しています。通常、外部データソースを使う場合はEmbeddingやベクターストアを使うことが一般的ですが、LangChainのドキュメントにはREST APIを使った実装もできることが書かれています。具体的な実装例として、RemoteLangChainRetrieverを使用したコードが紹介されています。また、Retriever向けのAPIを作成する際のポイントも解説されています。