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@yonaka15

なぜ"Chaining"が必要か

Last updated at Posted at 2024-08-04

LLM（大規模言語モデル）の世界では、"Chaining"（チェーニング）という概念が重要な役割を果たしています。しかし、なぜこの技術が必要なのでしょうか？本記事では、Chainingの重要性と、それがLLMの能力をどのように拡張するかについて詳しく説明します。

Chainingとは何か

Chainingとは、複数のLLMを連鎖的に使用して、より複雑なタスクを実行する技術です。一つのLLMの出力を別のLLMの入力として使用することで、各モデルの強みを活かしながら、より高度な処理を可能にします。この技術は、単一のLLMでは対応が難しい複雑な問題解決や、多段階の推論が必要なタスクに特に有効です。

最新の研究によると、LLMチェーニングは、ビジネスプロセスにLLMを統合する際の実用的かつコスト効率の高い方法として注目されています。これにより、組織は複雑なタスクを効率的に処理し、AIの能力を最大限に活用することができます。

Chainingの利点

  1. タスクの分割と特化: 複雑な問題を小さなサブタスクに分割し、各LLMをそれぞれの得意分野に特化させることができます。これにより、各ステップでの処理精度が向上します。

  2. 精度の向上: 各ステップでの処理を最適化することで、全体的な出力の質を向上させることができます。また、エラーの検出と修正も容易になります。

  3. 柔軟性: 異なるタイプのLLMを組み合わせることで、多様なタスクに対応できます。例えば、テキスト生成、感情分析、要約など、異なる能力を持つモデルを組み合わせることが可能です。

  4. スケーラビリティ: 必要に応じてチェーンを拡張し、より複雑なワークフローを構築できます。これにより、ビジネスの成長に合わせてAIソリューションを拡張することが可能になります。

  5. コンテキストの維持: 複数のステップを経ても、初期のコンテキストを維持しながら処理を進めることができます。これは長文の生成や複雑な対話システムの構築に特に有効です。

  6. 大規模文書の処理: LLMの文脈長制限を克服し、大規模な文書や大量の情報を効果的に処理できます。

  7. コスト効率: 適切なチェーニングを行うことで、より少ないAPI呼び出しで複雑なタスクを実行できる場合があり、コスト削減につながります。

LLMチェーンの種類

  1. Stuffing Chain: 大規模な文書を小さなセグメントに分割し、クエリに基づいて関連文書を取得し、それらをLLMのコンテキストに「詰め込む」方法です。

  2. Map-Reduce Chain: 文書のリストを反復処理し、各文書に対して個別の出力を生成し、それらを組み合わせて最終結果を生成します。並列処理と結果の集約に適しています。

  3. Refine Chain: 出力を反復的に改善するチェーンで、一つの反復の出力を次の入力として使用し、最終結果の精度と品質を向上させます。

  4. Sequential Chain: 複数のLLMを順番に実行し、各ステップの出力を次のステップの入力として使用します。これにより、複雑な推論や多段階の処理を実現できます。

LangChainの役割

LangChainは、LLMのChainingを簡単に実装するためのフレームワークです。単純に出力を次のLLMの入力として渡すだけでなく、LangChainは以下のような利点を提供します：

  1. 抽象化: 複雑なChaining処理を簡潔に記述できます。これにより、開発者は低レベルの実装詳細に煩わされることなく、高レベルのロジックに集中できます。

  2. 最適化: メモリ使用量やAPI呼び出しの最適化を自動的に行います。これにより、コストの削減と処理速度の向上が実現します。

  3. 再利用性: 一度作成したチェーンを他のプロジェクトで再利用しやすくなります。これにより、開発効率が大幅に向上します。

  4. デバッグとモニタリング: チェーンの各ステップを追跡し、問題を特定しやすくなります。これは複雑なAIシステムの開発と維持に不可欠です。

  5. 統合性: 様々なLLMプロバイダーやツールとの統合が容易になります。これにより、最適なモデルやサービスを柔軟に選択できます。

LLMChainの実装例

LangChainでは、LLMChainという基本的なチェーンが提供されています。これは、PromptTemplateとLLM（または会話モデル）で構成されます。以下は、LLMChainの基本的な使用例です：

javascript:

import { OpenAI } from "@langchain/openai";
import { LLMChain } from "langchain/chains";
import { PromptTemplate } from "@langchain/core/prompts";

const model = new OpenAI({ temperature: 0 });
const prompt = PromptTemplate.fromTemplate(
  "What is a good name for a company that makes {product}?"
);
const chain = new LLMChain({ llm: model, prompt });

const res = await chain.invoke({ product: "colorful socks" });
console.log({ res });
// { res: { text: '\n\nSocktastic!' } }

python:

from langchain.llms import OpenAI
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

# Initialize the OpenAI model
model = OpenAI(temperature=0)

# Create a prompt template
prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["product"],
    template="What is a good name for a company that makes {product}?"
)

# Create a chain using the new syntax
chain = prompt | model | StrOutputParser()

# Invoke the chain
res = chain.invoke({"product": "colorful socks"})

print({"res": res})
# Expected output: {'res': 'Socktastic!'}

この例では、製品名を入力として受け取り、その製品を作る会社の名前を生成するLLMChainを作成しています。

チャットモデルとの使用

LLMChainは、チャットモデルとも組み合わせて使用できます：

javascript:

import { LLMChain } from "langchain/chains";
import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";
import { ChatPromptTemplate } from "@langchain/core/prompts";

const chat = new ChatOpenAI({ temperature: 0 });
const chatPrompt = ChatPromptTemplate.fromMessages([
  [
    "system",
    "You are a helpful assistant that translates {input_language} to {output_language}.",
  ],
  ["human", "{text}"],
]);
const chain = new LLMChain({
  prompt: chatPrompt,
  llm: chat,
});
const res = await chain.invoke({
  input_language: "English",
  output_language: "French",
  text: "I love programming.",
});
console.log({ res });
// { res: { text: "J'adore la programmation." } }

python:

from langchain.llms import OpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

# Initialize the ChatOpenAI model
chat = OpenAI(temperature=0)

# Create a chat prompt template
chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "You are a helpful assistant that translates {input_language} to {output_language}."),
    ("human", "{text}")
])

# Create a chain using the new syntax
chain = chat_prompt | chat | StrOutputParser()

# Invoke the chain
res = chain.invoke({
    "input_language": "English",
    "output_language": "French",
    "text": "I love programming."
})

print({"res": res})
# Expected output: {'res': "J'adore la programmation."}

この例では、入力言語から出力言語への翻訳を行うLLMChainを作成しています。

ストリーミングモードの使用

LLMChainは、ストリーミングモードでも使用できます。これにより、トークンが生成されるたびにリアルタイムで結果を取得できます：

javascript:

import { OpenAI } from "@langchain/openai";
import { LLMChain } from "langchain/chains";
import { PromptTemplate } from "@langchain/core/prompts";

const model = new OpenAI({ temperature: 0.9, streaming: true });
const prompt = PromptTemplate.fromTemplate(
  "What is a good name for a company that makes {product}?"
);
const chain = new LLMChain({ llm: model, prompt });

const res = await chain.invoke(
  { product: "colorful socks" },
  {
    callbacks: [
      {
        handleLLMNewToken(token: string) {
          process.stdout.write(token);
        },
      },
    ],
  }
);
console.log({ res });

python:

from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.callbacks.base import BaseCallbackHandler
import sys

class StreamingStdOutCallbackHandler(BaseCallbackHandler):
    def on_llm_new_token(self, token: str, **kwargs) -> None:
        sys.stdout.write(token)
        sys.stdout.flush()

# Initialize the OpenAI model
model = OpenAI(temperature=0.9, streaming=True)

# Create a prompt template
prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["product"],
    template="What is a good name for a company that makes {product}?"
)

# Create an LLMChain
chain = LLMChain(llm=model, prompt=prompt)

# Invoke the chain with streaming
res = chain.invoke(
    {"product": "colorful socks"},
    {"callbacks": [StreamingStdOutCallbackHandler()]}
)

print("\n", {"res": res})

この例では、トークンが生成されるたびにhandleLLMNewTokenコールバックが呼び出され、リアルタイムで出力を表示します。

実行中のLLMChainのキャンセル

AbortSignalを使用して、実行中のLLMChainをキャンセルすることも可能です：

javascript:

const controller = new AbortController();
setTimeout(() => {
  controller.abort();
}, 3000);

try {
  const res = await chain.invoke(
    { product: "colorful socks", signal: controller.signal },
    {
      callbacks: [
        {
          handleLLMNewToken(token: string) {
            process.stdout.write(token);
          },
        },
      ],
    }
  );
} catch (e) {
  console.log(e);
  // Error: Cancel: canceled
}

python:

import asyncio
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.callbacks.base import BaseCallbackHandler
import sys
from asyncio import TimeoutError
import threading

class StreamingStdOutCallbackHandler(BaseCallbackHandler):
    def on_llm_new_token(self, token: str, **kwargs) -> None:
        sys.stdout.write(token)
        sys.stdout.flush()

# Initialize the OpenAI model
model = OpenAI(temperature=0.9, streaming=True)

# Create a prompt template
prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["product"],
    template="What is a good name for a company that makes {product}?"
)

# Create an LLMChain
chain = LLMChain(llm=model, prompt=prompt)

async def run_chain_with_timeout():
    try:
        # Use asyncio.wait_for to set a timeout
        res = await asyncio.wait_for(
            chain.ainvoke(
                {"product": "colorful socks"},
                {"callbacks": [StreamingStdOutCallbackHandler()]}
            ),
            timeout=3.0
        )
        print("\n", {"res": res})
    except TimeoutError:
        print("\nOperation timed out")
    except Exception as e:
        print(f"\nAn error occurred: {e}")

def run_async_in_thread():
    asyncio.run(run_chain_with_timeout())

# Function to run in Jupyter
def run_in_notebook():
    thread = threading.Thread(target=run_async_in_thread)
    thread.start()
    thread.join()

# Run this cell in Jupyter
run_in_notebook()

この例では、3秒後に実行をキャンセルしています。これは長時間実行されるタスクを制御する際に有用です。

最新の動向

最近の動向として、LLMのChainingは単なるテキスト処理だけでなく、マルチモーダルなタスクにも応用されています。例えば、画像認識と自然言語処理を組み合わせたチェーンや、音声認識と言語生成を連携させたシステムなどが開発されています。

特に注目すべき点として、マルチモーダルLLMを使用した安全性向上のためのチェーニングが研究されています。これは、テキスト、画像、音声などの複数のモダリティを組み合わせて、より包括的で安全な AI システムを構築することを目指しています。

また、Chainingの概念はWeb3の世界にも広がりつつあります。分散型のAIシステムやブロックチェーンと連携したLLMの応用など、新しい可能性が模索されています。

さらに、最新の研究では、LLMチェーニングフレームワークの比較分析が行われています。これらのフレームワークは、LLMの統合をより効率的に行い、複雑なタスクを実行するための強力なツールとなっています。例えば、LangChain、LlamaIndex、Haystack、Transformersなどのフレームワークが比較され、それぞれの特徴や適用範囲が明らかにされています。

まとめ

Chainingは、LLMの能力を最大限に引き出すための重要な技術です。LangChainやその他のフレームワークを使用することで、複雑なChainingの実装が簡単になり、より効率的で柔軟なAIアプリケーションの開発が可能になります。今後、この技術はさらに進化し、AIの応用範囲を大きく広げていくことが期待されます。実際の開発現場でも、Chainingの技術を活用することで、より高度で複雑なAIソリューションの構築が可能になっています。

LLMチェーニングは、ビジネスプロセスにAIを統合する際の重要な手法として確立されつつあり、今後さらなる発展が期待されています。組織は、これらのフレームワークを活用することで、AIの能力を最大限に引き出し、競争力を高めることができるでしょう。

マルチモーダルLLMを活用したチェーニングの研究は、AIシステムの安全性と効果性を向上させる新たな方向性を示しており、今後のAI開発において重要な役割を果たすことが予想されます。

参考文献

  1. What's the point of LangChain for chaining LLM outputs if I could just pass the output of the first LLM as input to the second LLM? (アクセス日: 2024-08-04)
  2. LangChain公式ドキュメント (アクセス日: 2024-08-04)
  3. #llm-chaining - Spheron Network (アクセス日: 2024-08-04)
  4. LangChain: Chaining LLMs for Complex Tasks (アクセス日: 2024-08-04)
  5. LLM 03 - Building LLM Chain (アクセス日: 2024-08-04)
  6. What are LLM Chains? (アクセス日: 2024-08-04)
  7. A Comprehensive Comparison of LLM Chaining Frameworks (アクセス日: 2024-08-04)
  8. LLM | 🦜️🔗 Langchain (アクセス日: 2024-08-04)
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