エージェントツールの構築: PythonにおけるLLMのための関数呼び出し

大規模言語モデルは驚くほど有能ですが、その静的なトレーニングデータは、単独でできることを制限します。関数呼び出しを通じてLLMにカスタムツールへのアクセスを与えることで、リアルタイムデータの取得、計算の実行、外部データベースやAPIとの対話を可能にします。このテキストのみのコースでは、静的なテキストジェネレーターを動的で行動指向のAIエージェントに変えるメカニズムを案内します。 このコースでは、基本的なプロンプト作成から、構造化されたツール使用パイプラインの構築へと移行します。LLMがPython関数を宣言、選択、実行する正確なプロセスを学び、明確で構造化されたテキスト説明を通じて、アプリケーションが複雑な多段階の実世界タスクを解決する力を与えます。 学習内容: - ツール使用、関数呼び出し、およびエージェントループの基礎概念を理解する。 - クリーンで型ヒント付きのPython関数を記述し、Pydanticを使用して正確なJSONスキーマを生成する。 - カスタムツールを認識し、構造化された引数を返すようにLLMを構成する。 - Pythonアプリケーション内でツール呼び出しを安全に解析および実行する。 - LLMが無効なツール引数を提供した場合のエラー処理と検証戦略を実装する。 - 不正なアクションからシステムを保護するための、安全なツール実行のベストプラクティスを適用する。 このコースは、エージェントとツールの基本的な定義から始まり、スキーマの記述、API応答の処理、ツール実行ループの管理について段階的に案内します。構造化された書面による説明とコード例を通じて、単純なユーティリティ関数からマルチツールオーケストレーションへと進みます。 このコースは、エージェントAIアプリケーションの構築を始めたい初心者から中級のPython開発者向けに設計されています。AIエージェントや高度なプロンプトエンジニアリングの事前の経験は必要ありません。 今日から読み始めて、現代の言語モデルのインタラクティブな可能性を最大限に引き出しましょう。