はじめまして、ますみです！
株式会社Galirage（ガリレージ）という「生成AIに特化して、システム開発・アドバイザリー支援・研修支援をしているIT企業」で、代表をしております^^
この記事では、「LangChain」というライブラリを使って、「複数のプロンプト処理を高速化する方法」を解説します。
ChatGPT APIを使ったシステムを作った時に、処理時間がかかりすぎて、高速化したい時ってありますよね。
そんな時に、LangChainのAgentとasyncioライブラリを組み合わせることで、処理を同時に実行することで高速化することができます！
ChatGPTやLangChainについてまだ詳しくない方は、こちらを先にご覧ください◎
1. ゴール & システム設計
まず今回の「ゴール」と「システム設計」を説明します。
今回のゴールは「複数のプロンプト処理の高速化」です。
システム設計としては、「複数のプロンプトをAgentに渡して、非同期処理を用いて、それぞれ回答生成を並列処理する」という流れになります。
ここで、並列処理とは複数の処理を同時に実行する処理方法です。コンピュータのリソースは多く使う上、それぞれの処理が独立している必要がありますが、処理が高速になります。
一方で、LangChainにおいて何も設定せずに実行される処理方法は、逐次処理と言います。逐次処理とは、一つずつの処理を順番に行う処理方法です。処理はゆっくりですが、特定の処理の出力を用いて、次の処理が実行される場合は、逐次処理である必要があります。
次に、今回の実装方法としては、Pythonというプログラミング言語で実装していきます。
より具体的には、PythonのライブラリであるLangChainの中のAgentsという機能を利用していきます。
Agentsとは、「プロンプトの内容に応じて検索ツールなどのツールを使い分けて、自動で解法を生成してくれる機能」です。
2. 環境構築
では、環境構築の方法を説明します。
まず、langchainとopenaiのライブラリをインストールしていきましょう。
!pip install langchain==0.0.239
!pip install openai==0.27.8
そして、OpenAIのモデルを利用するためにAPIキーを次のように設定しましょう。
APIキーの発行方法は、以前解説したこちらの動画をご参照ください。
import os
#TODO: APIキーの登録が必要
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "..."
3. 実装方法
ここから具体的な実装方法を説明します。
まずLangChainのデフォルト逐次処理の実装を行い、どれくらい処理に時間がかかるか確認してみましょう。
次のコードでは、ChatOpenAIモデルを読み込み、llm-mathのToolを読み込んだAgentを作成しています。
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_tools
llm = ChatOpenAI(temperature=0.9)
tools = load_tools(["llm-math"], llm=llm)
agent = initialize_agent(
tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True
)
そして、今回は、ウェブ検索を必要とする3つの質問を用意します。
questions = [f"{i+1}の0.25乗は？" for i in range(10)]
for q in questions:
print(q)
1の0.25乗は？
2の0.25乗は？
3の0.25乗は？
4の0.25乗は？
5の0.25乗は？
6の0.25乗は？
7の0.25乗は？
8の0.25乗は？
9の0.25乗は？
10の0.25乗は？
最後に、次のように逐次処理を実行して、計算時間を出力します。
import time
s = time.perf_counter()
for q in questions:
agent.run(q)
elapsed = time.perf_counter() - s
print(f"逐次処理に処理時間： {elapsed:0.2f} 秒")
すると、結果として、41.31秒かかりました。
> Entering new AgentExecutor chain...
I need to calculate 1 raised to the power of 0.25.
Action: Calculator
Action Input: Calculate 1 ^ 0.25
Observation: Answer: 1.0
Thought:I now know the final answer
Final Answer: 1.0
> Finished chain.
> Entering new AgentExecutor chain...
I can use the calculator to calculate this.
Action: Calculator
Action Input: 2^0.25
Observation: Answer: 1.189207115002721
Thought:I now know the final answer.
Final Answer: 2の0.25乗は1.189207115002721です。
> Finished chain.
> Entering new AgentExecutor chain...
I need to calculate 3 raised to the power of 0.25.
Action: Calculator
Action Input: 3 ^ 0.25
Observation: Answer: 1.3160740129524924
Thought:The final answer is 1.3160740129524924
Final Answer: 1.3160740129524924
> Finished chain.
> Entering new AgentExecutor chain...
I need to calculate 4 raised to the power of 0.25.
Action: Calculator
Action Input: 4^0.25
Observation: Answer: 1.4142135623730951
Thought:I now know the final answer
Final Answer: 4の0.25乗は1.4142135623730951
> Finished chain.
> Entering new AgentExecutor chain...
Since 0.25 is a fraction, we need to use the power of a fraction rule.
Action: Calculator
Action Input: 5^0.25
Observation: Answer: 1.4953487812212205
Thought:I now know the final answer
Final Answer: 5の0.25乗は1.4953487812212205です。
> Finished chain.
> Entering new AgentExecutor chain...
This is a math question involving exponents.
Action: Calculator
Action Input: 6^0.25
Observation: Answer: 1.5650845800732873
Thought:I now know the final answer
Final Answer: 6の0.25乗は1.5650845800732873。
> Finished chain.
> Entering new AgentExecutor chain...
I need to calculate 7 to the power of 0.25.
Action: Calculator
Action Input: 7^0.25
Observation: Answer: 1.6265765616977856
Thought:I now know the final answer
Final Answer: 7の0.25乗は1.6265765616977856
> Finished chain.
> Entering new AgentExecutor chain...
To calculate a number raised to a decimal power, we can use the formula: x^y = e^(y * ln(x)). In this case, we want to calculate 8 raised to the power of 0.25.
Action: Calculator
Action Input: e^(0.25 * ln(8))
Observation: Answer: 1.681792830507429
Thought:I now know the final answer
Final Answer: 8の0.25乗は1.681792830507429
> Finished chain.
> Entering new AgentExecutor chain...
I need to calculate 9 raised to the power of 0.25.
Action: Calculator
Action Input: 9^0.25
Observation: Answer: 1.7320508075688772
Thought:I now know that 9 raised to the power of 0.25 is approximately 1.7320508075688772.
Final Answer: 1.7320508075688772
> Finished chain.
> Entering new AgentExecutor chain...
I need to calculate 10 raised to the power of 0.25.
Action: Calculator
Action Input: 10 ^ 0.25
Observation: Answer: 1.7782794100389228
Thought:I now know the final answer
Final Answer: 10の0.25乗は1.7782794100389228
> Finished chain.
逐次処理に処理時間： 41.31 秒
次に、並列処理の実装を行い、どれくらい処理に時間がかかるか確認してみましょう。
ここのコードで重要な点は、arunという「非同期処理をサポートしているChainの実行メソッド」です。
さらに、ここではPythonのリスト内包表記を用いて、arunの処理をfor文でtasksという変数に格納しています。
最後に、asyncio.gatherを使って、タスクを並列処理しています。
import asyncio
s = time.perf_counter()
tasks = [agent.arun(q) for q in questions]
await asyncio.gather(*tasks)
elapsed = time.perf_counter() - s
print(f"並列処理に処理時間： {elapsed:0.2f} 秒")
その結果、4.14秒かかりました。
> Entering new AgentExecutor chain...
> Entering new AgentExecutor chain...
> Entering new AgentExecutor chain...
> Entering new AgentExecutor chain...
> Entering new AgentExecutor chain...
> Entering new AgentExecutor chain...
> Entering new AgentExecutor chain...
> Entering new AgentExecutor chain...
> Entering new AgentExecutor chain...
> Entering new AgentExecutor chain...
I need to calculate 9 raised to the power of 0.25.
Action: Calculator
Action Input: 9 ^ 0.25I should use the calculator to find the answer.
Action: Calculator
Action Input: 3 ^ 0.25I need to calculate 6 raised to the power of 0.25.
Action: Calculator
Action Input: 6 ^ 0.25I need to calculate 10 raised to the power of 0.25.
Action: Calculator
Action Input: 10^0.25I need to calculate the value of 1 raised to the power of 0.25.
Action: Calculator
Action Input: 1 ^ 0.25I need to calculate 2 raised to the power of 0.25.
Action: Calculator
Action Input: 2 ^ 0.25We need to find the value of 7 raised to the power of 0.25.
Action: Calculator
Action Input: 7^0.25I can calculate the result of raising 4 to the power of 0.25.
Action: Calculator
Action Input: 4^0.25To solve this question, I need to calculate the result of raising 8 to the power of 0.25.
Action: Calculator
Action Input: 8 ^ 0.25I need to find the result of 5 raised to the power of 0.25.
Action: Calculator
Action Input: 5 ^ 0.25
Observation: Answer: 1.7320508075688772
Thought:
Observation: Answer: 1.7782794100389228
Thought:
Observation: Answer: 1.3160740129524924
Thought:
Observation: Answer: 1.4142135623730951
Thought:
Observation: Answer: 1.5650845800732873
Thought:
Observation: Answer: 1.0
Thought:
Observation: Answer: 1.6265765616977856
Thought:
Observation: Answer: 1.681792830507429
Thought:
Observation: Answer: 1.189207115002721
Thought:
Observation: Answer: 1.4953487812212205
Thought:I now know the final answer.
Final Answer: 1.7320508075688772
> Finished chain.
I now know the final answer
Final Answer: 1.565
> Finished chain.
I now know the final answer.
Final Answer: 1.0
> Finished chain.
I now know the final answer
Final Answer: 3の0.25乗は1.3160740129524924。
> Finished chain.
I now know the final answer.
Final Answer: 10の0.25乗は1.7782794100389228です。
> Finished chain.
I now know the final answer
Final Answer: 7の0.25乗は1.6265765616977856です。
> Finished chain.
I now know the final answer
Final Answer: 4の0.25乗は1.4142135623730951
> Finished chain.
I now know the final answer
Final Answer: 5の0.25乗は1.4953487812212205
> Finished chain.
I now know the final answer
Final Answer: 8 raised to the power of 0.25 is approximately 1.6818
> Finished chain.
I now know the final answer
Final Answer: 2の0.25乗は、約1.189です。
> Finished chain.
並列処理に処理時間： 4.14 秒
実行結果を比較すると、およそ10倍早くなっていることがわかります。
PCのコア数やプロンプトの長さによって変わると思いますが、かなり処理が高速化されていることがわかりました！
最後に
最後まで読んでくださり、ありがとうございました！
この記事を通して、少しでもあなたの学びに役立てば幸いです！
宣伝：もしもよかったらご覧ください^^
『AIとコミュニケーションする技術（インプレス出版）』という書籍を出版しました🎉
これからの未来において「変わらない知識」を見極めて、生成AIの業界において、読まれ続ける「バイブル」となる本をまとめ上げました。
かなり自信のある一冊なため、もしもよろしければ、ご一読いただけますと幸いです^^
参考文献
株式会社Galirageのテックブログです！ Galirageでは、生成AIのシステム開発・コンサルティング・研修を行なっております。 ▼ 問い合わせ先 ▼ info@galirage.com
Discussion