はじめに
近年、目覚ましい発展を遂げている大規模言語モデル (LLM) は、その優れた言語理解能力から様々なタスクへの応用が期待されています。本記事では、LLM をエージェントとして活用し、複雑なタスクを自動化する手法を紹介します。具体的には、LangChain フレームワークを用いて LLM Agent を実装し、簡単なタスクを実行する例を紹介します。
想定読者
- LLM と LangChain の基本的な知識を持つ方
- LLM を活用したタスク自動化に興味のある方
- Python の基本的な知識を持つ方
実行環境
- Python 3.10 以上
- pip: langchain, openai (必要なライブラリは適宜追加)
事前準備
必要なライブラリをインストールします。
pip install langchain openai
コード
GitHubリポジトリ: (作成予定)
コードの説明
1. ツールと LLM の準備
タスク実行に必要なツールと LLM を準備します。今回は、検索ツールと OpenAI の LLM を使用します。
from langchain.utilities import SerpAPIWrapper
from langchain.llms import OpenAI
# 検索ツール
search = SerpAPIWrapper()
# LLM
llm = OpenAI(temperature=0)
2. エージェントの作成
ツールと LLM を組み合わせて、エージェントを作成します。
from langchain.agents import load_tools
from langchain.agents import initialize_agent
# 使用するツールを指定
tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)
# エージェントを初期化
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True)
3. タスクの実行
エージェントにタスクを指示し、実行結果を取得します。
# タスクの例: "東京の人口は何人ですか？"
task = "東京の人口は何人ですか？"
# エージェントにタスクを実行させる
result = agent.run(task)
# 結果を出力
print(result)
実行例
上記のコードを実行すると、エージェントは以下のような手順でタスクを実行します。
- 検索ツールを使って "東京の人口" を検索します
- 検索結果から人口に関する情報を見つけます
- LLM を使って、検索結果から必要な情報を抽出し、回答を生成します
参考情報
- LangChain 公式ドキュメント: https://python.langchain.com/en/latest/index.html
最後に
本記事では、LangChain を用いて LLM Agent を実装し、簡単なタスクを自動化する例を紹介しました。LLM Agent は、様々なツールと組み合わせることで、より複雑なタスクを自動化することが可能です。ぜひ、ご自身のアイデアで、LLM Agent を活用したアプリケーション開発に挑戦してみてください。