LangChain Academy: module-1(イントロダクション編)
LangCainAcademy
今回はmodule-1(イントロダクション編)です
これまでの内容は以下の記事を参考にしてください。
module-1
全文英語 + 説明動画も英語のLnagChain Academyですので、ノートブックの英文を日本語訳しそれを見ながら学習をしていくことにしました。
LLMに翻訳してもらいましたので少し読みにくい文があるかもしれませんがご了承ください。
LnagChainについての基本的な説明と動作確認がこのモジュールでのメインとなります。
これまでにLangChainを使用してプログラムを書いたことがある方は簡単に読み進めることができると思います。
また、改めてLangChainにイチからついて学び直す良い機会ともなります。
LangGraph Studio、deployment についての章もこのモジュールにはあるのですが今回の記事では取り上げません。
simple graph
node1 の後に node2 or node3 を通ってEND
chain
tool_colling_llmでどのツールを使うかという判定ができるよねというところまで。
router
tool_colling_llmでどのツールを使うか判定をしてそのtoolsを実行して結果を得るところまで。
agent
tool の実行結果をassitantに戻してもう一度toolを使う
agent with memory
普通に書くと前回の実行内容や結果は覚えてません。
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver
memory = MemorySaver()
react_graph_memory = builder.compile(checkpointer=memory)
react_graph_memory を使用すれば実行内容や結果を永続化することができるよ。
まとめ
モジュール1はイントロダクション編ということでLnagChainでもかなり基本的な部分を学ぶことを目的としているようです。
すでにLangChainを触っている人もstate, edge, nodeなど基本的な部分を復習したり、chain がどのようなロジックでつながっていくのかなどをさいど学び直す良い機会ではないでしょうか。
Module 2は State and Memory というタイトルがついています。
学習が終わったらまたこちらのブログでご紹介できればと思います。
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