LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント"実践"入門を読んだ

LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント"実践"入門を読んだのでその感想。

モチベーション

自分は学士・修士で画像と環境センサーとでマルチモーダルして強化学習みたいな研究をしていた。 しかし、最近のAI事情には全くついていけてなかったから大まかにキャッチアップしたかった。 全くついていけてないと言っても、LLMにはもちろんお世話になっていて、ChatGPT, GitHub Copilot, Cursor, OpenInterpreter などを使っている。 使ってはいるものの、それがどう実現されているのかは全くわかっていなかった。

本書の内容

大きく分けると「LLMとは」「RAGとは」「RAGのアプリの作り方」「AIエージェントとは」「AIエージェントの作り方」からなる。 この5つを中心に、それぞれの技術の概要と実装方法やテクニックが書かれている。

感想

とにかく自然言語すごいという気持ち。 ML系の本は久しぶりだ、ちょっと気が引けるなあと思って手にとって見たものの数式がなくて驚いた。 一番驚いたのは「自然言語処理がいける」→「何らかの計画ができる」→「実行させよう！」→「AIエージェントできた！」の流れ。 強化学習で複雑で分けわからない計算を繰り返して、報酬を推定したりしなくていいのすごい。

他に

• JSONモードやFunction Callingなど最近のAPIのトピックも拾えたのがよかった。
• 善良な人だけを対象にしていて、プロダクションレディに持って行くには本書からさらにステップアップが必要だろうな

という感想です。

Appendix

読んでいたときのメモはこちら。 https://scrapbox.io/funwarioisii/LangChainとLangGraphによるRAG%E3%83%BBAIエージェント%EF%BC%BB実践%EF%BC%BD入門