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[LangChain.jsでいろんなRAGを作る]外部APIを利用したRAGをLangChain.jsのLCELだけで作る
LangChain.jsを使用して、RAGやテキスト生成機能を実装するシリーズが続いています。今回は、RAGの検索部分をベクターストアを使用せずに実装する方法に挑戦しました。検索の仕組みについては柔軟であり、REST APIを使用して検索クエリを投げる方法でRAGを構築しました。検索APIを利用して回答文章を生成するために、3つのChainが必要です。今後は記事本文を渡す際に生じるエラーに対処し、関連性の高い文章をピックアップする方法に挑戦する予定です。
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[LangChain.js LCEL入門]マルチステップのテキスト生成を行う
LangChain.jsを使用してLangChain Expression Language(LCEL)を作成する方法を試行錯誤するシリーズ。今回は、複数ステップのLLM呼び出しに挑戦。1回目は英語で質問に回答を生成し、2回目は回答を日本語に翻訳。各ChainはRunnableSequenceを使用して実装し、前のChainの結果を次のChainの入力として利用可能。方法を理解することで、複数回のテキスト生成を簡単に行える。LangChain.jsの柔軟性に注目。
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[LangChain.js LCEL入門] LCELを使ったChainを作る
LangChainを利用したLLMアプリ構築では、LangChain Expression Language(LCEL)の理解が重要です。LCELはLangChainを操作するための表現言語であり、複数ステップのAPI呼び出しを実装する際に役立ちます。LCELの書き方はPythonとJSで異なり、LangChain.jsではRunnableSequenceやpipe()関数を使って処理を記述します。それぞれのメソッドは異なる使い方があり、状況や好みによって選択することができます。LangChain.jsを使用して動作させた結果は正常に文字列データが取得できることが確認されています。
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FakeLLMを使って、LangChainのChainを無料・高速にテストする方法
LangChainは、Chainを通じて複数のLLM API呼び出しやデータ処理をサポート。Chainを使用することで簡単に動的な処理を実装可能。また、FakeLLMを使用することで、LLMのレスポンス整形などを手軽にテスト可能。FakeLLMの利用はテキスト生成以外の処理やCI / CD上でのテストに適しており、モデルの差し替え方法も重要。FakeLLMのユースケースや実装方法など詳細はLangChainのドキュメントに記載されている。