ラングチェーン・メモリーAI会話能力の強化
この記事では、LangChainモジュールを使ってメモリ・バッファを確立し、会話型AIアプリケーションを構築することで、最新のLLMのメモリ機能を探ります。
チャットボットは1960年代から存在していたが、そのほとんどは基本的な自然言語処理(NLP)に依存していた。初期のチャットボットは、固定された入力文と応答に依存しており、入力と応答を接続するために確率とファジーマッチングを使用していました。
最近のLLM（大規模言語モデルの登場は、チャットボット業界のゲームチェンジャーとなった。最新のボットは、リアルタイムで人間のような応答を生成することができます。また、指示に従うことや、会話の履歴を記憶するためのメモリバッファのような高度な機能も提供しています。
AIメモリは、チャットボット開発における主要なコンセプトです。これは、モデルが過去の会話を記憶し、文脈を維持し、それに応じて現在の応答を提供することを可能にします。会話の記憶を維持する能力は、最新のチャットボットをより自然で人間らしいものにしている。
LangChainは、LLMベースのチャットボットを開発するためのフレームワークで、現代のLLM革命をリードしてきました。最先端のLLMとの統合、プロンプトのテンプレート化、メモリバッファなどの機能を提供し、最新のLLMアプリケーションの開発において極めて重要な役割を果たしました。
この記事では、LangChainモジュールを使ってメモリバッファを確立し、会話AIアプリケーションを構築することで、最新のLLMのメモリ機能を探ります。
##LangChainを理解する
LangChainは、実用的なアプリケーションでLLMチャットボットを開発するためのツール群を提供します。ChatGPT](https://zilliz.com/learn/ChatGPT-Vector-Database-Prompt-as-code)のような事前に訓練されたモデルとの統合、外部データストアとの統合、promptのような応答関連性のテンプレート、会話AIを開発するためのメモリバッファなどが可能です。LangChainは各機能を独立したモジュールとして扱い、ユーザはこれらを連鎖させて強力なエンドツーエンドのチャットボットを構築することができます。
最も顕著な特徴のひとつは、メモリ・モジュールです。会話のコンテキストを維持するのに苦労する従来のチャットボットとは異なり、LangChainはLLMが長いコンテキスト・ウィンドウを維持し、AIチャット履歴にアクセスすることを可能にします。簡単に言えば、コンテキスト・ウィンドウは、モデルが保持できる会話情報の量を決定する。これは、ボットが数レス前に議論されたことに関する質問に答えるのに役立ちます。メモリはまた、クエリで直接指定されていない詳細を推測することを可能にする。
LangChain会話ボットは、3つの主要モジュールを使ってセットアップすることができます。これらについて詳しく説明しよう。
カンバセーションチェーン
ConversationChain` モジュールは会話型チャットボットの前提を構築する。事前に訓練された LLM、プロンプトテンプレート、メモリバッファの設定などの重要なパラメータを受け取り、これらのパラメータに従ってチャットボットをセットアップします。
from langchain.chains import ConversationChain
# ConversationChainの基本的な初期化
conversation = ConversationChain(
llm=llm, verbose=True
)
conversation.predict(input="Hi there!")
会話バッファメモリ
メモリ設定の最も基本的なタイプはLangChainである。これはパラメータとしてConversationChainに渡され、コンテキストのためにボットに会話履歴全体を保存させる。メモリバッファが初期化されると、フレームワークは処理される現在のプロンプトと一緒に会話履歴全体を送信します。これにより、LLMは以前に何が話され、それが現在のレスポンスにどのように影響するかを記憶することができる。
from langchain.chains import ConversationChain
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
# メモリバッファを使ったConversationChainの初期化
conversation = ConversationChain(
llm=llm, verbose=True, memory=ConversationBufferMemory()
)
conversation.predict(input="Hi there!")
メモリ・バッファは、処理されるトークンの量を徐々に増やしていく。このため、会話が進むにつれて処理が遅くなり、コストが高くなります。バッファはLLMが処理できるトークンの最大数（GPT 3.5-turboでは4096）によっても制限されます。
ConversationalRetrievalChain（カンバセーショナル検索チェーン
ConversationalRetrievalChain`（CRC）はLangChainチャットボットのより高度なメモリ構成です。ユーザーのクエリ、会話履歴、外部ドキュメントを解析して応答を生成します。CRCは会話履歴を使用して、ユーザークエリをより具体的な要件に言い換えます。次に、言い換えた質問を使用して、外部ソース（通常はMilvusやZilliz Cloudのようなベクトルストア）から関連する情報文書を取得します。最後に、取得した情報を使用して応答を生成し、送り返す。
チャットボットにおけるラングチェーンの統合
LangChainは、チャットボット体験を次のレベルに引き上げるために必要なすべてのツールを提供します。OpenAIのGPTやDavinci、MetaのLlama、AnthropicのClaudeなど、様々な人気モデルをサポートしています。含まれているモデルは、オープンソースとクローズドソースの両方であり、汎用性と機能を提供します。
このフレームワークにより、ユーザーはプロンプト・テンプレートを使ってチャットボットを微調整し、幻覚を減らし、関連性を向上させることができる。プロンプトはLLMを動かし、ユーザーの要求により適した応答を生成する。
さらに、LangChainはAIの会話深度を向上させるためにメモリバッファを提供します。メモリ・バッファは、クエリに答えている間、モデルがチャット履歴を処理することを可能にします。こうすることで、モデルは現在の質問に対する回答を作成するために、チャットの中から関連情報を見つけることができる。
メモリは、ユーザーが毎回詳細なコンテキストを提供する必要がなく、チャットボットが自然に会話することを可能にします。また、RAG(Retrieval Augmented Generation)を統合して、外部ドキュメントから情報を取得することも可能です。
実際のアプリケーション
LLMの汎用性とLangChainの豊富な機能は、チャットボットを実世界のアプリケーションに導入しました。現代のチャットボットは多様な知識を持ち、人間のように会話ができ、新しい情報をその場で学習することができます。これらの要素はすべて、同じユーザーエクスペリエンスを維持しながら、人間の労働者を置き換える、公共取引のアプリケーションに理想的です。
主な産業アプリケーションをいくつか紹介しよう：
教育家庭教師**：チャットボットは、科目固有の情報をトレーニングすることができます。教育用チャットボットは、新しいトピックを教えたり、技術的な質問に答えたり、生徒の答えを検証・訂正したりすることができます。教育用チャットボットは、新しいトピックを教えたり、技術的な問い合わせに答えたり、生徒の答えを検証して訂正したりすることができます。
ヘルスケア・アシスタント医療専門家としてのAIの信頼性を疑問視する声はまだ多いが、LLMチャットボットはセカンドオピニオンを提供することができる。患者の病歴を記憶し、現在の健康関連の問い合わせに答えることができる。最新のマルチモダルのチャットボットは、X線やMRIスキャンなどの医療画像を処理し、診断を提供することができる。
カスタマーサービス:** LLMはeコマースストアのカスタマーサポートを担当することができます。具体的な知識として、商品関連情報とベクトルストアにリンクさせることができる。カスタマーサービス・チャットボットは、様々な製品に関してユーザーをガイドし、推奨を与え、払い戻し処理のようなアクションを実行するためにウェブサイトに統合することができます。
今後の方向性
LLM革命を止めることはできない。日々新しいLLMがリリースされ、それぞれが前作を改良し、より優れたテキスト処理とより大きなメモリ深度に焦点を当てている。最近リリースされたClaude-3は100万トークンのコンテキストウィンドウを持つ。
これらの数値は、人工知能（AGI）に向かうにつれて改善されるでしょう。最新のチャットボットは、デジタルシステムとのエンドツーエンドの統合を特徴とし、会話を超えた能力を提供する。システムと直接対話し、設定を変更し、ワークフローを起動し、コード関連のバグを自動的に修正することさえできるようになるだろう。
しかし、LangChainのようなフレームワークは、このような技術の開発をさらに助けるだろう。LangChainのAPIは、よりユーザーフレンドリーでローコードなインターフェースを提供するために強化される。また、アンドロイドやウィンドウズなどのオペレーティング・システムとの統合も提供され、多目的な機能を開発できるようになる。
最終的な感想
LangChainは、LLMベースのチャットボット開発において極めて重要な役割を果たしている。事前に訓練されたモデルとの統合、プロンプトのテンプレート化、メモリバッファの活用など、多彩な機能を提供しています。
LLMのAIメモリ機能により、開発者は会話型チャットボットを構築することができます。LLMは、チャット履歴全体を処理してコンテキストを取得し、適切な応答を策定することができます。これにより、会話はより流動的で人間のように感じられ、ユーザーエクスペリエンスが向上します。現在のところ、LLMは1回のクエリで処理できるトークンの数に制限があるが、機能は更新されるたびに向上している。
この記事で取り上げた内容は氷山の一角に過ぎない。LangChainは継続的に進化するフレームワークであり、より深い開発のために多くの機能を提供している。読者の皆さんは、その全機能を理解し、実際のチャットボットアプリケーションを開発するために、公式ドキュメントに目を通すことをお勧めします。
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