Ai の非常に重要なツール: LangSmith、LangGraph Cloud、LangGraph Studio

" 言語とAIの交差点を考えると、開発は驚異的なペースで行われています。そして、LangChain は、生成 AI アプリケーションの開発と管理の方法を形作る最前線に立っています。

生成 AI と言語に関する最初の観察をいくつか示します。

数か月前には、OpenAI が高機能 LLM で市場を獲得したと考えられていました。
その後、多くのオープンソースモデル、特に Meta からのモデルが、これまで認識されていた商用モデルを破壊しました。
LLM プロバイダーは、言語モデルが単なるユーティリティになることに気づき、エンドユーザーアプリケーションと、グラウンディング、エージェントのような機能、およびパーソナルアシスタントと呼ばれる RAG のような機能に焦点を当て始めました。
幻覚を解決する必要がありましたが、LLM には創発的な能力はなく、むしろ LLM は文脈内学習 (ICL) において非常に優れていることが判明しました。 ICL 実装の実装、スケーリング、管理を中心に開発されたアプリケーション構造。現在では RAG として知られています。
RAG (非勾配) は、微調整ほど不透明ではなく透明であるという理由から、微調整 (勾配) アプローチよりも好まれ始めました。生成型 AI アプリに観察可能、検査可能、簡単に変更できる機能が追加されます。
LLM の知識集約的な性質を除いて、LLM のあらゆる側面 (NLG、推論、計画、対話状態管理など) を使用し始めたため、小規模言語モデルは非常に適用可能になります。
これは、非常に有能なオープンソースの SLM、量子化、ローカル、オフライン推論、推論および思考連鎖トレーニングにおける高度な機能によるものです。
そして、焦点は 2 つの側面に移りつつあります。1 つはデータ中心のアプローチです。非構造化データを発見し、RAG および微調整のために設計および拡張できる場所。最近の微調整は、言語モデルの知識集約型の性質を強化することに焦点を当てたのではなく、LM に特定の動作能力を吹き込むことに焦点を当てました。
これは、データ部分に近づき、RAG ソリューションを提供するために OpenAI が最近買収したことからも明らかです。
2 番目の側面は、モデル、ホスティング、フローエンジニアリング、微調整、プロンプトスタジオ、ガードレールへのアクセスを提供するノーコードからローコードの AI 生産性スイートの必要性です。
グラフデータを追加する動きも顕著です...グラフは抽象データ型です...抽象データ型は、データ型の数学的モデルであり、データ型の観点からその動作 (セマンティクス) によって定義されます。データのユーザー。抽象データ型は、データの具体的な表現であり、ユーザーではなく実装者の視点であるデータ構造とはまったく対照的です。このデータ構造は不透明さが少なく、解釈が容易です。 "

日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。

著者

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