株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240805
内容紹介
AIやテクノロジーに関する記事を紹介 「生成AIエージェント」の実装入門（LangChain版とLangGraph版を対比）、最強ローカルLLM実行環境としてのEmacs、500万人が利用する「友達と遊べるたまり場アプリ パラレル」におけるデータベース基盤の継続的改善、二次創作で地雷は割けられても「大学生設定で担任教師が出てきてホームルームがある」とかになると「この人の大学はそうなのかも？」と調べてしまう
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この記事は、2024年7月発売の書籍「つくりながら学ぶ！生成AIアプリ & エージェント開発入門」を参考に、Google Colabで動作する「生成AIエージェント」を実装した内容を解説しています。書籍の内容をベースに、Google Colabで動作するように変更を加え、LangChainのAgentExecutorとLangGraphのReactAgentExecutorを対比して実装しています。
具体的には、ユーザーの質問に対して、Web検索を行い、回答を生成するエージェントを作成しました。検索にはDuckDuckGoを使用し、検索結果からWebページの本文を取得するツールを開発しました。LangChainではAgentExecutorを使用して、LangGraphではReactAgentExecutorを使用してエージェントを実装し、両者の違いを比較しています。
LangChain Agentでは、Agentの思考や行動の結果をagent_scratchpadに格納しますが、LangGraph Agentでは各ノードのmessageに格納されます。LangGraph Agentはグラフ構造で動作するため、state_modifierを使用して各ノードのStateが変更される前に、何をするのかを定義します。
この記事では、LangChain版とLangGraph版のAgent実装を対比することで、それぞれの利点と欠点を理解することができます。生成AIエージェントの開発に興味があるエンジニアにとって、参考になる内容です。
引用元: https://qiita.com/YutaroOgawa2/items/cb5b1db9f07a1c4f3f54
この記事は、EmacsからローカルLLMを活用する方法について解説しています。ローカルLLMとは、自分のパソコンで動作するLLM（大規模言語モデル）のことです。
まず、ローカルLLMの基礎知識として、Llamaやllama.cpp、Ollamaといった技術について説明しています。Ollamaは、ローカルLLMを簡単に扱えるようにするためのソフトウェアです。
次に、EmacsからローカルLLMを扱うためのライブラリ「llm」と、そのライブラリを活用したフロントエンドパッケージ「Ellama」を紹介しています。Ellamaは、様々なLLMをEmacs上で透過的に扱うことを可能にするパッケージです。
Ellamaの設定方法や、Ellamaで利用可能なコマンドについて解説しています。Ellamaは、テキストの要約、翻訳、コードの補完、フォーマット変換など、様々な機能を提供しています。
さらに、Ellamaのソースコードを参考に、独自にLLMコマンドを作成する方法についても説明しています。Ellamaの ellama-instant や ellama-stream といった関数を使うことで、簡単に自分専用のAIコマンドを作成することができます。
最後に、EmacsがローカルLLMの実行環境として非常に優れていることを強調し、EmacsのAI機能が今後ますます発展していく可能性について触れています。
引用元: https://blog.tomoya.dev/posts/emacs-on-local-llm/
この資料は、500万人が利用する「友達と遊べるたまり場アプリ パラレル」のデータベース基盤の継続的改善について解説しています。過去には、クラウドベンダーのメンテナンスやイベントによるアクセス集中によってデータベースが不安定になり、サービスがダウンした経験がありました。
そこで、パラレルではポストモーテムを実施し、データベース基盤の耐障害性と安定性を向上させてきました。特に、タイムアウト、サーキットブレーカー、コネクションプーリングプロキシという3つの機構が効果的だったとされています。
資料では、これらの機構の実装例として、MySQL、Semian、Toxiproxy、Vitessなどが紹介されています。新人エンジニアでも理解しやすいように、具体的な例を交えて解説されているので、データベース基盤の改善に興味がある方はぜひ読んでみてください。
引用元: https://speakerdeck.com/yoheimuta/500mo-ren-gali-yong-suru-you-da-toyou-berutamarichang-apuri-parareru-niokerudetabesuji-pan-noji-sok-de-gai-shan
このTogetterまとめは、二次創作における設定のリアリティについて議論しています。特に、大学生設定で担任教師やホームルームが登場した場合、現実の大学ではそうではない場合もあるため、作者の大学生活経験や知識に疑問を感じてしまうという声が多く寄せられています。
まとめでは、大学での担任制やホームルームの有無について、実際に経験した人々のコメントが紹介されています。中には、担任制の大学や、全体向けの説明会としてクラス集会が行われる大学もあったことがわかります。
一方で、創作においては、自分の経験が必ずしも一般的であるとは限らないという指摘もされています。経験したことのないものを描く難しさや、現代社会における学生生活の描き方について、多くの意見が交わされています。
このまとめは、創作におけるリアリティの重要性と、自分の経験が一般的であるという思い込みの危険性を改めて認識させてくれる内容です。日本のエンジニアとして、創作活動を行う際には、自分の経験だけでなく、多様な情報や視点を取り入れることが重要であることを認識しましょう。
引用元: https://togetter.com/li/2412975
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