• 株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240926

  • Sep 25 2024
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株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240926

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  • 関連リンク Introducing Assistant Editor for configuring agents in LangGraph Studio LangChainのLangGraph Studioに、エージェントの設定を容易にする新しい機能「Assistant Editor」が追加されました。このビジュアルエディタにより、開発者だけでなく、コードに詳しくないユーザーでも、LLMベースのエージェントの動作を微調整できるようになります。 Assistantとは？ Assistantは、LangGraphにおけるグラフのインスタンスで、特定の設定が適用されています。これにより、グラフの根本的なロジックを変更せずに、エージェントの動作を迅速に変更できます。特に、実験やコードを書かずにエージェントをカスタマイズする際に便利です。同じグラフ構造を持つAssistantであっても、プロンプト、モデル、その他の設定オプションが異なる場合があります。 Assistant Editorとは？ Assistant Editorは、LangGraph Studioに搭載された、Assistantの作成と変更のためのビジュアルインターフェースです。 直感的な設定: ユーザーフレンドリーなインターフェースを通じて、プロンプトの調整、異なる言語モデルの選択、その他のグラフパラメータの変更が簡単に行えます。リアルタイムプレビュー: Studio内で異なるAssistant設定を選択して実行し、設定を試すことができます。バージョン管理: Assistant設定の異なるバージョンを保存および追跡し、パフォーマンスの比較や変更の復元を容易にします。共同作業: チームメンバーとAssistant設定を共有し、レビューと反復を容易にします。 誰がどのように恩恵を受けるか？ 開発者/エンジニアチーム: Assistant Editorは、プロンプト、モデル、パラメータの迅速な変更とテストを可能にし、実験とプロトタイピングを効率化します。バージョン管理システムにより、変更の追跡や異なる設定の比較を行い、エージェント設定の進化をチーム全体で把握し、パフォーマンスの微調整に役立ちます。ビジネスユーザー: ビジュアルインターフェースで直接エージェントの動作をカスタマイズし、特定のユースケースやユーザーニーズに合わせることができます。プロンプトや設定を反復処理する機能により、ビジネスチームとエンジニアリングチームのニーズのギャップを解消し、コラボレーションを促進することで、エージェントのやり取りを改善するプロセスを加速します。 Assistant Editorを使うには？ LangGraph Studioを最新バージョンに更新し、プロジェクトを開いて、「Assistants」ドロップダウンから新しいAssistantを作成するか、既存のAssistantを選択して編集します。 今後の展望 Assistant Editorは、エージェント開発をよりアクセスしやすく、効率的にするための取り組みの始まりに過ぎません。LangGraph Studioを、LangGraph Cloudに展開されたエージェントと対話するための完全なGUIにすることを目指しています。APIのすべてのエンドポイントをStudioから使用できるようにすることで、より多くの人がエージェントの開発と管理を行うことができるようになります。 LangGraph StudioのAssistant Editorで、エージェントの設定をビジュアルに行いましょう。 引用元: https://blog.langchain.dev/asssistant-editor/ Vision use cases with Llama 3.2 11B and 90B models from Meta Amazon Web Services Amazon Web Services (AWS)は、Metaの最新の大規模言語モデル（LLM）であるLlama 3.2の11Bパラメータと90Bパラメータのモデルを、SageMaker JumpStartとAmazon Bedrockで利用可能にしたことを発表しました。 Llama 3.2は、画像認識機能を備えた初のLlamaモデルであり、テキストだけでなく画像を理解して処理することができます。これにより、ドキュメントの画像からの質問応答、画像からの構造化情報の抽出、画像のキャプション生成など、幅広いビジョンベースのユースケースに対応できるようになりました。 Llama 3.2の主な特徴 マルチモーダル: テキストと画像の両方を処理可能効率性: 処理速度が向上し、レイテンシが削減多言語対応: 英語、ドイツ語、フランス語など8言語に対応長いコンテキスト: 最大128,000トークンの長いテキストを処理可能 ビジョンベースのユースケース AWSは、Llama 3.2のビジョン機能を活用した様々なユースケースを紹介しています。 ドキュメントの質問応答: 財務資料...
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