Langgraph React関数呼び出し-AnalyticsVidhya

Langgraph React関数抑制パターン：インタラクティブ言語モデルの強力なフレームワーク

このフレームワークは、洗練された言語モデルを使用して、検索エンジン、電卓、APIのさまざまなツールをシームレスに統合し、より動的で応答性の高いシステムを作成します。推論演技（React）メソッドに基づいて、モデルはクエリを通して推論するだけでなく、データや計算の外部ツールにアクセスするなどのアクションを積極的に実行することもできます。

主要な学習目標：

• Reactアプローチの習得：推論する演技（React）の核となる原則と、言語モデルの能力の向上におけるその役割を理解して説明します。
• ツール統合の専門知識：外部ツール（API、計算機など）を言語モデルに統合する実用的なスキルを獲得し、ユーザー要求に対する動的な応答を可能にします。
• グラフベースのワークフローデザイン：推論とツールの使用との間にユーザーの相互作用を効率的に指示するグラフベースのワークフローを設計および管理することを学びます。
• カスタムツール開発：言語モデルの機能を拡張するためのカスタムツールを開発および組み込み、特定のユーザーニーズに合わせてカスタマイズされたソリューションを提供します。
• ユーザーエクスペリエンスの評価： Langgraph React関数をユーザーエクスペリエンスに与える影響を評価し、リアルタイムデータとインテリジェントな推論がエンゲージメントと満足度をどのように改善するかに焦点を当てています。

この記事は、Data Science Blogathonの一部です。

目次：

• 学習目標
• React Reactのプロンプトを理解します
• ツールの使用構造
• Langgraph React関数抑制パターンの実装
  • 環境のセットアップ
  • ツールの定義
  • ツールをLLMに接続します
  • 推論の定義
  • ノードの実装
  • グラフワークフローの構築
  • ワークフローの使用
• カスタム株価ツールの作成
  • ステップ1： yfinanceのインストール
  • ステップ2：ライブラリのインポート
  • ステップ3：カスタムツールのテスト
  • ステップ4：Reasoner関数の更新
  • ステップ5：ツールリストの変更
• 算術とストッククエリのグラフベースのワークフローを実装します
  • ステップ1：グラフ状態の定義
  • ステップ2：状態グラフの作成
  • ステップ3：グラフエッジの追加
  • ステップ4：グラフの視覚化
  • ステップ5：クエリの実行
• 結論
  • キーテイクアウト
• よくある質問

Reactプロンプトを理解する：

アシスタントの従来の反応プロンプトは、このフレームワークを確立します。

• アシスタント機能：アシスタントは、人間のようなテキストの生成、議論に従事する、膨大なテキストデータからの洞察を提供するなど、多様なタスクが可能な強力で適応性のある言語モデルとして定義されます。
• ツールアクセス：アシスタントにはさまざまなツールへのアクセスが許可されています。
  • ウィキペディア検索：ウィキペディアからデータを取得するため。
  • Web検索：一般的なオンライン検索用。
  • 計算機：算術操作用。
  • Weather API：天気情報にアクセスするため。これらのツールは、アシスタントの機能をテキスト生成を超えて拡張して、リアルタイムのデータ検索と問題解決を含めます。

ツールの使用構造：

Reactパターンは、ツールインタラクションに構造化された形式を使用します。

 <code>Thought: Do I need to use a tool? Yes<br> Action: [tool name]<br> Action Input: [input to the tool]<br> Observation: [result from the tool]</code>

たとえば、「ロンドンの天気は何ですか？」というクエリの場合、アシスタントの思考プロセスは次のとおりです。

 <code>Thought: Do I need to use a tool? Yes<br> Action: weather_api<br> Action Input: London<br> Observation: 15°C, cloudy</code>

最後の答えは次のとおりです。

 <code>Final Answer: The weather in London is 15°C and cloudy.</code>

（実装、カスタムツールの追加、グラフベースのワークフローの詳細を説明する残りのセクションは、元の意味と画像の配置を維持して、rephrasingと凝縮の同様の構造に従います。）

結論：

Langgraph React関数をコールするパターンは、ツールを言語モデルと統合するための堅牢なフレームワークを提供し、双方向性と応答性を大幅に改善します。推論とアクションの組み合わせにより、インテリジェントなクエリ処理と、リアルタイムデータの取得や計算などのアクションの実行が可能になります。この構造化されたアプローチにより、効率的なツールの使用が可能になり、アシスタントが複雑な問い合わせの幅広い配列を処理できます。その結果、より強力で多目的なインテリジェントなアシスタントが得られます。

（重要なテイクアウトとFAQSセクションも同様に言い換えられ、凝縮されます。）

ブラケットのプレースホルダーを、元の入力の実際のコードスニペットと画像に置き換えることを忘れないでください。画像URLは変更されていません。

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