GraphAIを使ってみた

GraphAI入門ガイド

開発環境のセットアップ

GraphAIはローカル環境またはDockerコンテナで実行できます。以下では両方の方法を説明します。

1. ローカル環境での実行

npm i -g @receptron/graphai_cli

APIキーは.envファイルまたは環境変数で設定:

# .envファイルの場合
OPENAI_API_KEY=sk-...
ANTHROPIC_API_KEY=... # Claudeを使用する場合

# または環境変数として
export OPENAI_API_KEY=sk-...
export ANTHROPIC_API_KEY=... # Claudeを使用する場合

2. Docker環境での実行

以下のDockerfileを使用してコンテナ環境を構築できます：

# Use Node.js slim image
FROM node:20-slim

# Create app directory
WORKDIR /app

# Install essential packages and clean up
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y --no-install-recommends \
    git \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Install GraphAI CLI
RUN npm install -g @receptron/graphai_cli

COPY ./ ./

# Set environment variable
ENV NODE_ENV=production

VS Code + DevContainerを使用することで、このDockerfile設定による開発環境を直接利用できます。

Hello Worldサンプル

version: 0.5
nodes:
  llm:
    agent: openAIAgent
    params:
      model: gpt-4
    inputs:
      prompt: あなたは誰ですか？簡単な挨拶をしてください。
  output:
    agent: copyAgent
    params:
      namedKey: text
    console:
      after: true
    inputs:
      text: :llm.text

実行方法:

graphai hello.yaml

出力例:

こんにちは、私はOpenAIの人工知能アシスタントです。あなたの質問に答えたり、情報を提供したりすることでお手伝いします。どのようなお手伝いが必要ですか？
{}

基本概念

GraphAIには2種類のノードがあります：

1. Computed Node

   • エージェントと関連付けられた実行ノード
   • 特定の計算や処理を実行

2. Static Node

   • 値を保持するノード
   • プログラミング言語の変数に相当

主要機能

GraphAIは以下の制御フロー機能を提供します：

• Loop: 繰り返し処理
• Map: 並列処理
• If/Unless: 条件分岐
• Nesting: グラフのネスト化

開発原則

1. コアをシンプルに保つ（Node/GraphAIクラス）
2. エージェントによる機能拡張
3. 効果的なテストの維持

詳細な使用例やより高度な機能については、公式サンプル集を参照してください。

実際の実装集