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LangChain
AI 要約
LangChainブログでは、LLM（大規模言語モデル）が外部データソースとやり取りできる「ツール呼び出し」機能について説明しています。開発者は新しいtool_calls属性を介してLLMを使用して外部リソースとやり取りできます。ツール呼び出し機能の導入や利点、必要なバージョンアップについても説明されています。
年月週
2024年4月2週
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Tool Calling with LangChain
TLDR: We are introducing a new tool_calls attribute on AIMessage. More and more LLM providers are exposing API’s for reliable tool calling. The goal with the new attribute is to provide a standard interface for interacting with tool invocations. This is fully backwards compatible and is supported on
blog.langchain.dev
記事概要
LangChainブログは、LLM（大規模言語モデル）がAPIを介して外部データソースとやり取りできる「ツール呼び出し」機能について説明しています。新しいtool_calls属性を介して、開発者はLLMを利用してデータベース、ファイル、APIなどの外部リソースとやり取りできるようになります。
記事の要約
- ツール呼び出し機能により、開発者はLLMを使用して外部リソースにアクセスし、操作できます。
ChatModel.bind_tools()、AIMessage.tool_calls、create_tool_calling_agent()といったメソッドが導入されています。- 標準化されたインタフェースにより、異なるLLMプロバイダ間での切り替えが容易になります。
- この新機能を利用するには、
langchain_coreおよびパートナーパッケージのバージョンアップが必要です。 - LangGraphの拡張機能を使用して、ツール呼び出しを行うエージェントやフローを簡単に構築できます。
用語
用語 | 説明 |
LLM (Large Language Model) | 大規模な言語モデルで、テキストデータを処理し、理解するAI技術です。 |
ツール呼び出し | LLMが外部データソースやAPIと対話する機能。 |
ChatModel.bind_tools() | モデルに使用可能なツールを指定するメソッド。 |
AIMessage.tool_calls | モデルが行ったツール呼び出しを容易にアクセスできる属性。 |
create_tool_calling_agent() | 任意のツール呼び出しモデルを使用してエージェントを構築するコンストラクタ。 |