LangchainにおけるLLMツールフレームワークの実装
環境構築と準備
公式ドキュメントに基づくツール開発の基本的な流れ：
ツール作成：name、description、args_schema、return_directのパラメータを定義
開発環境の初期化
基本ライブラリのインポート
import asyncio
from typing import Annotated, List, Union
from langchain.agents import initialize_agent, AgentType
from langchain_core.messages import Hum ...
7月22日 16:22 投稿
大規模言語モデルと検索・画像機能を統合したロマンチックなアシスタントの構築
記念日のシーン演出において、常に斬新なアイデアを生み出し続けることは容易ではありません。本記事では、大規模言語モデル（LLM）を基盤としたアプリケーションに、画像処理やWeb検索機能を統合し、ユーザーに寄り添った提案を行うシステムの実装手法を解説します。以前の基礎的なチャットボットの構築から一歩進み、外部ツールと連携した応用的なアーキテクチャを見てい ...
7月18日 16:55 投稿
ローカル大規模言語模型の実行環境構築：Ollama 活用ガイド
Ollama の概要
Ollama は、Go 言語で構築されたオープンソースのフレームワークであり、ユーザーが自身のマシン上で大規模言語模型（LLM）を容易に実行できるように設計されています。Windows、Linux、macOS といった主要なオペレーティングシステムに対応しており、シンプルなコマンド操作だけでモデルのデプロイから推論までが可能です。また、モデルの量子化（quantizat ...
7月15日 19:48 投稿
大規模言語モデルのためのローカルMCP統合実践
はじめに：LLMと外部ツールの連携
大規模言語モデル（LLM）は、それ自体が強力な対話能力を持ちますが、外部ツールと連携することでその可能性は飛躍的に拡大します。インターネットアクセス、地図サービス、API、データベース、あるいはロボットアームといったツールを操作できるようになると、LLMは単なるチャットボットから、より高度な「エージェント」へと進化し、人 ...
7月15日 19:29 投稿
大規模言語モデル（LLM）入門：定義から学習プロセスまで完全ガイド
🔥 大規模言語モデル（LLM）入門：定義から学習プロセスまでの完全ガイド
2022年11月、OpenAI が ChatGPT を公開し、一夜にして世界中に衝撃が走りました。
人々は、この「チャットボット」が詩を書き、プログラミングをし、作文を添削するだけでなく、数学の問題を推論し、有名人のスタイルで文章を書き、さらには「もっともらしく嘘をつく」ことができることに驚きまし ...
7月13日 22:29 投稿
AIによる観光記念品パーソナライズカスタマイズシステム
クイックスタートガイド
InsCode(快馬)プラットフォームにアクセス: https://www.inscode.net
入力フィールドに以下内容を記入:
観光記念品店向けのAIパーソナライズカスタマイズシステムを開発したい。このシステムは、観光客のニーズに基づいて記念品のデザインを迅速に生成するものです。
システムのインタラクション詳細:
1. 入力フェーズ: 観光客が好み（色、スタ ...
7月7日 00:18 投稿
Coco AI 実践（1）：Coco Server を Linux に導入
Coco AI とは
Coco AI は、アプリケーションやファイル、Google Drive、Notion、Yuque、Hugo など複数のデータソースに接続可能な、オープンソースでクロスプラットフォームの統合検索および生産性向上ツールです。さまざまな大規模モデルとの連携により、個人向けのスマートな知識管理を実現し、プライベート環境への導入もサポートしています。
Docker を利用した導入手 ...
7月1日 18:35 投稿
AIワークフローの活用：柔軟な自動化プロセスの構築手順
ワークフローとは？
ワークフローは、イベント駆動型でステップベースのアプローチであり、アプリケーションの実行フローを制御・管理する手法です。この方式では、アプリケーションが独立したが互いに関連する複数の部分に分割され、それぞれの部分を「ステップ」と呼びます。各ステップは特定のイベントによって起動され、実行中に他のイベントをトリガーし、さらに次の ...
6月25日 17:38 投稿
LLM 推論におけるチャットテンプレートの整合性と実装上の注意点
大規模言語モデル（LLM）を実用環境に導入する際、モデルの推論結果が想定と異なる挙動を示すケースの多くは、チャットテンプレート（chat template）の不一致に起因します。これは、モデルの学習時・微調整時に用いられたトークン化形式と、推論時に実際に与えられるプロンプト構造が食い違っているために発生します。
典型的な障害事例と対応
コード補完ツールでの ...
6月21日 23:23 投稿
生成AIモデルの評価と改善：実践的アプローチ
生成AIモデルの出力品質に悩んでいませんか？テキスト、画像、コードといった非構造化データの評価は、従来の分類精度や回帰誤差のような単純な指標では捉えきれません。本記事では、体系的で実用的な評価・改善フレームワークを提供します。ここでは、定性的・定量的な評価手法、Weights & Biases（W&B）のようなプロ仕様のツール、実験の可視化と追跡、そして反復的 ...
6月19日 16:59 投稿