LangChainでBigQueryデータを使ったグラウンディングを実装してみた - G-gen Tech Blog
G-gen 又吉です。当記事では、Google Cloud の LLM (Vertex AI PaLM API) と LangChain を組み合わせて、自然言語から BigQuery 上の統計データを取得する方法を紹介します。 はじめに 準備 実行環境 使用するデータ 実装 ライブラリのインストール 関数の定義 概要 解説 実行 はじめに LangChain とは、大規模言語モデル (LLM) アプリケーションを効率よく実装するためのフレームワークです。LangChain についての詳細は以下の記事をご参照ください。 blog.g-gen.co.jp LangChain にはさまざまな機能が提供されておりますが、今回は Agents 機能を用いて SQL データベースと対話するエージェントを作成します。 LLM のハルシネーション (幻覚) を抑制する手法として、指定した情報源だけに基づ
Vertex AI PaLM API と LangChain で容易になった生成 AI アプリケーションの構築 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2023 年 8 月 12 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google I/O 2023 で、Google は、テキストとエンべディング向け Vertex AI PaLM 2 基盤モデルの一般提供への移行、基盤モデルの新しいモダリティ（コードを生成する Codey、画像の Imagen、音声の Chirp）の拡張、モデルを活用して調整する新しい方法を発表しました。これらのモデルは、安全性、セキュリティ、プライバシーを含むエンタープライズ対応の機能を基盤とする、高性能かつ信頼性の高い生成 AI アプリケーションを開発するために役立ちます。 LangChain は、言語モデルを活用した生成 AI アプリケーションに対応する新しいインターフェースを開発できる、オープンソース フレームワークとして注目されています。これにより、言語モデ
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