LangChainを試してみるぞ

はじめに

LangChainが便利そうなので試してみました。

クイックスタートで試す

以下でクイックスタートが公開されています。

Quickstart Guide

日本語で下記が詳しいので参考にしています。

以下のようなコードで実行。都道府県の大きさを確認しています。

SerpAPIを利用しています。

export OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

from langchain.agents import load_tools
from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.llms import OpenAI

# LLM ラッパーを導入します。これは、エージェントをコントロールするために使われます。
llm = OpenAI(temperature=0)

# ツールを導入します。 `llm-math` ツールを使うのに LLM を指定する必要があることに注意してください
tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)

# エージェントを初期化します
# 初期化時には、使用するツールの一覧と、使用する LLM, エージェントの種類を指定します
# ここで指定している "zero-shot-react-description" というエージェントは、ツールの説明のみに基づいて、どのツールを使用するかを決定してくれます
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True)

#エージェントにタスクを実行してもらいます
agent.run("日本の都道府県で面積の大きな順に上位１０位までを日本語で箇条書きで出力してください。")

> Entering new AgentExecutor chain...
 I need to find the top 10 prefectures in Japan by area.
Action: Search
Action Input: "Japan prefectures by area"
Observation: No good search result found
Thought: I should try a different search query
Action: Search
Action Input: "Japan prefectures area ranking"
Observation: No good search result found
Thought: I should try a different search query
Action: Search
Action Input: "Japan prefectures area list"
Observation: Japan is divided into 47 prefectures which rank immediately below the national government and form the country's first level of jurisdiction and ...
Thought: This looks like a good search result
Final Answer:
1. 北海道
2. 青森県
3. 岩手県
4. 宮城県
5. 秋田県
6. 山形県
7. 福島県
8. 茨城県
9. 栃木県
10. 群馬県

> Finished chain.

ちなみにOpenAIのChatGPT4に聞くとどうでしょう。

正解はこちら

どっちも違うやんｗ

まとめ

LangChainを試してみました。正誤はまた別の話なので良しとしましょう。