LLM Agents Exampleは、大規模言語モデルを使用したAIエージェントの実装方法を示すPythonリポジトリです。チャットエージェント、文書ローダーを駆使した検索エージェント、WolframAlphaクエリ、ウェブ検索、Pythonコード実行（REPL）などのカスタムツールの例を含んでいます。開発者は、LLM呼び出しの連鎖、ツールAPIの統合、会話状態の管理などのアーキテクチャパターンを探索できます。複数のLLM機能を組み合わせて一貫したエージェントワークフローを構築する方法を学ぶのに最適です。
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LLM Agents Example
LLM Agents Exampleは、大規模言語モデルを使用したAIエージェントの実装方法を示すPythonリポジトリです。チャットエージェント、文書ローダーを駆使した検索エージェント、WolframAlphaクエリ、ウェブ検索、Pythonコード実行（REPL）などのカスタムツールの例を含んでいます。開発者は、LLM呼び出しの連鎖、ツールAPIの統合、会話状態の管理などのアーキテクチャパターンを探索できます。複数のLLM機能を組み合わせて一貫したエージェントワークフローを構築する方法を学ぶのに最適です。
フィーチャー
LLM Agents Exampleとは？
LLM Agents Exampleは、PythonでAIエージェントを構築するためのハンズオンコードベースを提供します。カスタムツール（ウェブ検索、WolframAlphaを利用した数学解答、CSV解析、Python REPL）の登録、チャットおよび検索ベースのエージェントの作成、ベクトルストアへの接続によるドキュメント質問応答をデモンストレーションしています。このリポジトリは、会話の記憶を維持し、ツール呼び出しを動的に振り分け、複数のLLMプロンプトを連結して複雑なタスクを解決するパターンを示しています。ユーザーは、サードパーティAPIの統合、エージェントワークフローの構築、新機能の拡張方法を学習でき、開発者の実験やプロトタイピングに役立ちます。
誰がLLM Agents Exampleを使うの？
- 機械学習エンジニア
- AI開発者
- データサイエンティスト
- NLPの学生・研究者
- LLMアプリケーションを探る趣味者
LLM Agents Exampleの使い方は？
- ステップ1：リポジトリをクローン：git clone https://github.com/mstrYoda/llm-agents-example.git
- ステップ2：依存関係をインストール：pip install -r requirements.txt
- ステップ3：.envファイルにOpenAI、WolframAlpha、SerpAPIのAPIキーを設定
- ステップ4：例のエージェントを実行：python chat_agent.py または python tool_agent.py
- ステップ5：examples/内のコードを確認し、ツール登録、リトリーバー、およびメモリ使用状況を確認
- ステップ6：新しいツールの追加、プロンプトテンプレートの調整、異なるベクトルストアへの接続などでカスタマイズ
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
LLM Agents Exampleの主な特長・利点
コア機能
- LLMsを用いたチャットエージェントの実装
- ドキュメントローダーとベクトルストアを用いた検索型Q&A
- 検索、WolframAlpha、CSV解析、Python REPLなどのカスタムツール統合
- 会話の記憶管理
- 動的プロンプト連鎖
利点
- ハンズオン例により学習を加速
- モジュール化されたコード構造で再利用性向上
- 新しいツールの追加も容易
- エージェント設計のベストプラクティスを実証
- オープンソース・コミュニティ主導
LLM Agents Exampleの主な使用ケース・アプリケーション
- LLMエージェントに関するワークショップ用教育デモ
- 研究向けのマルチツールAIワークフローのプロトタイピング
- チャットと検索エージェントのリファレンス実装
- API統合の探索
LLM Agents ExampleのFAQs
LLM Agents Example会社情報
LLM Agents Example のレビュー
5/5
LLM Agents Exampleの主な競合と代替品は？
- LangChain Examples
- Auto-GPT
- ReAct framework
- BabyAGI
- AgentBook
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