LangGraph Cookbookは、LangGraphフレームワークを用いてAIエージェントを構築する実用的なコード例のオープンソースコレクションです。グラフベースのプロンプトオーケストレーション、ツール呼び出し、情報検索の拡張、多段階のチェーン作成などをカバーし、LLM駆動のアプリケーション開発を加速します。
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LangGraph Cookbook
LangGraph Cookbookは、LangGraphフレームワークを用いてAIエージェントを構築する実用的なコード例のオープンソースコレクションです。グラフベースのプロンプトオーケストレーション、ツール呼び出し、情報検索の拡張、多段階のチェーン作成などをカバーし、LLM駆動のアプリケーション開発を加速します。
フィーチャー
LangGraph Cookbookとは？
LangGraph Cookbookは、ワークフローを有向グラフとして表現することで高度なAIエージェントを構築するためのレシピを提供します。各ノードは、プロンプト、ツール呼び出し、データコネクタ、後処理ステップをカプセル化できます。レシピは、ドキュメントの質問応答、要約、コード生成、多ツールコーディネーションなどのタスクをカバーします。開発者はこれらのパターンを学び、カスタムLLM搭載アプリの迅速な試作に適用しやすく、モジュール性、再利用性、実行の透明性を高めることができます。
誰がLangGraph Cookbookを使うの？
- AI/MLエンジニア
- データサイエンティスト
- Python開発者
- LLM研究者
LangGraph Cookbookの使い方は？
- ステップ1：GitHubからリポジトリをクローンする
- ステップ2：pip install -r requirements.txtで依存関係をインストール
- ステップ3：環境変数（例：OPENAI_API_KEY）を設定
- ステップ4：/examplesフォルダ内のサンプルノートブックやPythonスクリプトを探索
- ステップ5：python script.pyで選択した例を実行
- ステップ6：独自用途に合わせてグラフ定義やノードをカスタマイズ
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
LangGraph Cookbookの主な特長・利点
コア機能
- グラフを用いたLLM連鎖のオーケストレーション
- ツール統合（情報取得、検索、コード実行）を標準搭載
- モジュール化されたプロンプトとノード定義
- QA、要約、コード生成の例レシピ
利点
- AIエージェントのプロトタイピングを加速
- 再利用可能なグラフパターンを促進
- ワークフローの明確さとデバッグを向上
- 任意のLLMプロバイダをサポート
LangGraph Cookbookの主な使用ケース・アプリケーション
- ドキュメントの質疑応答
- チャットボットと会話エージェント
- 自動要約パイプライン
- マルチツール実行ワークフロー
- カスタムコード生成アシスタント
LangGraph CookbookのFAQs
LangGraph Cookbook会社情報
LangGraph Cookbook のレビュー
5/5
LangGraph Cookbookの主な競合と代替品は？
- LangChain
- LlamaIndex
- Haystack
- Semantic Kernel
- Flowise
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