はじめに
Dataikuを初めて触る方(著者含め)向けに執筆しているものになります。
今回はチュートリアルのエージェントの内容まとめ
Get started（チュートリアル準備）※これより以前の手順は別記事参照
- 赤枠内の画像に従い、プロジェクトを作成する
Understand the project（プロジェクトの理解 ※カリキュラムで何を学べるかの説明）
- フロー上のアイコン説明がされているので翻訳した版を載せる、フロー図も一緒に掲載
| アイコン | 定義 | 説明 |
|---|---|---|
 
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青アイコン：データセット ピンクアイコン：保存場所 |
・青色はデータセットピンク色はナレッジバンクを表します（後ほど説明します）。 ・四角形のアイコンは、データセットの保存場所（Amazon S3、Snowflakeなど）またはナレッジバンクに埋め込まれたドキュメントを表します。 |
   
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レシピ（データ処理の手順） | ・黄色はビジュアルレシピ、オレンジはコード、緑は機械学習（ML）、ピンクは汎用人工知能（GenAI）を表します。 ・円上のアイコンはデータ変換の種類を示しています（例えば、Prepareレシピの場合はほうき、Pythonレシピの場合は巻蛇など）。 |
 
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モデルまたはエージェント | ひし形のアイコンは、モデリングタスクの種類（予測、クラスタリング、時系列予測など）またはエージェントの種類（ビジュアルエージェントやコードエージェントなど）を表します。 |
2. 赤枠内の画像に従い、GenAI & Agentsの詳細を表示させる（GenAIとは何？と思うが実は一つ前にチュートリアルが無い学習プロジェクトがあり、その学習を実施前提で進んでいるよう、取り上げるかは別にして一旦進める）
3. 赤枠内の画像に従い、データセットにデータがないことを確認する
Connect to the LLM Mesh（LLMメッシュに接続）
- ChatGPT等無料で使えるproviderのキーが必要なため取得しておく・・・のだが完全無料でやれるやり方が見つけられなかったため、以降は手順だけ記載させてする形で留める（裏技的にpluginで無理やり通すとか試したがうまく行かず・・・別途やった内容は取り上げるかも）
- 取得後は赤枠内の画像に従って、LLMの設定を行う。
Build the tools（ツールの構築）
- 赤枠内の画像に従って、ツールを作成する。
- 赤枠内の画像に従って、ツールの設定を行う。
- 赤枠内の画像に従って、検索ツールのテストを行う。
- 赤枠内の画像に従って、追加のツールを作成する。
- 赤枠内の画像に従って、追加したツールのテストを行う
Put tools together in an agent（エージェントにツールをまとめる）
- 赤枠内の画像に従い、エージェントの作成を行う。
- 赤枠内の画像に従い、エージェントのテストを行う。
- 結果を確認する
Interact with the agent（エージェントとの対話）
- 赤枠内の画像に従い、エージェントのフローの設定を確認する。
- 検索用エージェントとのプロンプト画面が表示できるようになる
- どのプロンプトかを確認できる
- APIとして提供が可能になる
- エージェントのライフサイクルとpreviewを確認できる
Next stepsに関しては特筆すべきものがなかったので割愛
最後に
LLMの設定ができなかったのが心残り、昔はGeminiとか無料のでも行けてたみたいですが、
いつからか排除されているみたい（悪さする奴が多かったとか？）
不完全燃焼ではありますし、後続のチュートリアルにも響きそうではあるので、
折見てまた色々試したいとと思います。