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LangChain.js + OpenAI API(GPT-4)で、ベクターストアを使わずに擬似RAGを作ってみた
この記事は「LangChain Advent Calendar 2023」25日目の記事です。ベクターストア無しでRAG（retrieval augmented generation）を作成する方法について紹介しています。具体的には、Embeddingを使わずにベクトルデータを生成し、WordPressのAPIを用いて投稿を検索する方法を解説しています。また、RemoteLangChainRetrieverをカスタマイ
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LangChainからAmazon Bedrock Knowledge Baseでインデックスを生成したPineconeインデックスにアクセスする
以前BerdockのKnowledge Baseを使ってEmbeddingしたデータのインデックスを作っていた。Pineconeをベクターストアに使用し、LangChainから利用することに興味があったため、実験を行った。結果は成功し、S3のデータを取得できた。次にはRAGのようなものを作成するために、BedrockのSDKを追加し、Chainを組んでいく予定。また、BedrockChatモデルを使った場合も試してみたが、調整が必要であることがわかった。
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LangChain.jsで作成済みのChainをToolとして登録する方法
この記事は「LangChain Advent Calendar 2023」の24日目の記事です。ToolsとChainを組み合わせて使うことで、LangChainがサポートしていない任意のAPIを呼び出して結果を生成することができます。ただし、Toolsを使う場合はChainではなくAgentExecutorを使う必要があります。ChainをCustom Toolsとして登録するのがベストプラクティスです。具体的な使い方や実装方法については記事で詳しく解説されています。
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LangChainでファイルの拡張子ごとにSplitterを変える
LangChainのSplitterは、プログラム言語に対応したEmbedding生成ドキュメントの分割をサポートしています。GitHubから読み込んだファイルに対して、拡張子に基づいてSplitterを変更するコードが示されています。さらに、CartProviderをカスタマイズする方法も解説されています。プロパティを設定することで、CartProviderの動作をカスタマイズすることができます。ただし、いくつかの問題点も指摘されています。
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LangChain.jsのToolsを使って、WordPressのAPIを呼び出すCustom toolsを作ってみた
この記事では、「LangChain Advent Calendar 2023」の23日目の記事として、LangChainで外部データを検索する方法としてToolsの使用方法について紹介しています。具体的には、WordPressのデータソースを利用する方法を例として挙げています。また、動作を確認するためのサンプルコードとその実行結果も示しています。さらに、WordPressのREST APIを呼び出すToolを作成し、LangChainに組み込む方法についても説明しています。
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LangChain.jsの動作確認コストを抑えるため、FakeLLMを利用する
LangChainを使用すると、複数のモデル呼び出しやベクトル検索、データ処理などのワークフローを簡単に作ることができます。しかし、LLMのAPIを呼び出すたびにコストが心配になる場合もあります。そこで、FakeLLMがLangChain / LangChain.jsに用意されており、ダミーのLLMとして使用できます。FakeLLMでは言語モデルをLLMまたはChatモデルとして利用できます。また、FakeListLLMを使用することで、ダミーの返答文章を配列で設定し、呼び出すたびに順番に返すことができます。さらに、sleepを使用することでレスポンスの遅延をシミュレートすることも可能です。