2. Langchain②． Langchain機能一覧

項番項目
1
23 Autonomous (longrunning) agents45
6
7 Agent simulations
8910111213
1415 Agent
161718
1920
21
22 chatbot
23 Code Understanding
24
25 multi modal
26 Question answering
27 evaluation
28
29
30
31
32
33
34

api名等
baby_agi
baby_agi_with_agent

内容方式
BabyAGI を LLM チェーンとして実装するノートブック
ipynb
BabyAGI を LLM チェーンとして実装するノートブック,serpapi使用
ipynb
BabyAGI を LLM チェーンとして実装するノートブック,google cutom
ipynb
baby_agi_with_agent2
search使用の場合
AutoGPT
２者間での自動的に会話
ipynb
MetaPrompt
同じような質問を繰り返す
ipynb
marathon_times
2018年から2022年のボストンマラソンの優勝者とタイム問い合わせ
ipynb
自律型の会話モデル,プログラマとトレーダで株取引の開発システムを
ipynb
camel_role_playing
構築する手順Characters
人物設定をして、キャラクタと会話
ipynb
Gymnasium
agentの環境を設定できる
ipynb
multi_player_dnd
複数のagent設定し、会話、Harry Potter、Dungeon Masterとの会話
ipynb
複数のagent設定し、会話、特に会話前に考え、会話も終了させる。４名
ipynb
multiagent_authoritarianのタレントの会話
複数のagent, topic設定し会話、debate形式。bidして発言、["Donald
multiagent_bidding
ipynb
Trump", "Kanye West", "Elizabeth Warren"]petting_zoo
ジャンケン、カードゲームを行うagent
ipynb
two_player_dnd
二人のagentによる会話,Harry Potter、Dungeon Masterとの会話
ipynb
baby_agi
FAISS（facebook ai research)のモデルを使った会話
ipynb
baby_agi_with_agent
FAISS（facebook ai research)のモデルを使った会話
ipynb
2名によるロールプレイ,プログラマとトレーダで株取引の開発システムを
camel_role_playing
ipynb
構築する手順custom_agent_with_plugin_retrieval
pluginを伴ったagentの会話
ipynb
multi_modal_output_agent
マルチモーダル（textから画像生成）のagent、有料なので中断
ipynb
sales_agent_with_context
sales agentとの会話
ipynb
wikibase_agent
wikiとの会話
ipynb
voice_assistant
音声認識による入力と会話
ipynb
code-analysis-deeplake
Langchain + Activeloop‘s Deep Lake with GPTの分析
ipynb
twitter-the-algorithm-analysis-deeplake Langchain + Activeloop‘s Deep Lake with GPTを使ってtwitterを分析 ipynb
image_agent
テキストからstemship経由でdall-eを使って画像生成
ipynb
semantic-search-over-chatLangchain + Activeloop‘s Deep Lake with GPTを使って検索
ipynb
agent_benchmarking
Serpapiなどを使って予測の評価を実施
ipynb
data_augmented_question_answering
Serpapiなどを使って予測の評価を実施
ipynb
huggingface_datasets
huggingface_datasets使って予測の評価を実施
ipynb
llm_math
llm_math使って数字の期待値と予測を実施
ipynb
openapi_eval
openapi使って予測と評価を実施
ipynb
qa_benchmarking_pg
Paul Graham Essay使って評価を実施
ipynb
qa_generation
qa_generation_chain使って回答
ipynb
all rights reserved 2023 spectrum technology co.
question_answering
複数ある評価方法を比較
ipynb

備考
SFの今日の天気
SFの今日の天気
SFの今日の天気
SFの今日の天気

SFの今日の天気
SFの今日の天気

有料
デフォルトは、gpt-4
piではメモリ不足
エラー中不明有料

3. LlamaIndex②． LlamaIndex機能一覧

項番

項目
1 agent

api名等

内容

方式

openai_agent

gpt-3.5のopenaiモデルのagent,掛け算の例

ipynb

2

openai_agent_with_query_engine

3

openai_agent_retrieval

4 customization

SimpleIndexDemo-ChatGPT

5 chat engine

chat_engine_condense_question

6

chat_engine_repl

7 data_connectors

DeepLakeReader

8WebPageDem

9 index

DocSummary

10

PandasIndexDemo

11

SQLIndexDemo

12
13 Query Engine

KnowledgeGraphDemo
json_query_engine

14

sub_question_query_engine

15

SQLRouterQueryEngine

16

citation_query_engine

17
18 Analysis
19
20 output_parsing
21
22
23 Evaluation
24 Integrations
25
26
27
28 callbacks
29
30

CustomRetrievers
PlaygroundDemo
TokenPredictor
GuardrailsDemo
LangchainOutputParserDemo
guidance_pydantic_program
RetryQuery
SimpleIndexDemo
QdrantIndexDemo
DeepLakeIndexDemoChromaIndexDemo
TokenCountingHandler
LlamaDebugHandler
AimCallback

query_engine toolを使って、uber, lyftの会社情報にも続いて回答。元は、
ipynb
決算情報のpdfからindex作成
掛け算などの関数を定義して、その関数を呼び出して、openaiが回答 ipynb
paul_grahamのドキュメントを読み込んで、LLM Predictor (gpt-3.5-turbo)
ipynb：default とChatGPTLLMPredictorとの差分比較
その後どうなったなどの前の質問をフォローする。paul_grahamのエッセ
ipynb
イに対する複数回答
davinci, gpt-3.5の比較
ipynb
Activeloopのエッセイに接続し質問。paul_grahamのエッセイに対する回
ipynb
答
http://paulgraham.com/worked.html のサイトに接続して質問ipynb
wikiのwiki_titles = ["Toronto", "Seattle", "Chicago", "Boston",ipynb"Houston"]の都市データを読み込み、概要を表示["Toronto", “Tokyo", “Berlin"]の都市データを読み込み、概要を表示 ipynb[“Toronto”, “Tokyo”, “Berlin”]の都市データをsqlデータで読み込み、ipynb
概要を表示
データをグラフ化して、可視化
ipynb
json形式のデータを読み込み、そのクエリー
ipynb
複数のデータに対する回答。複数からの回答を合成.paul_grahamのエッ
ipynb
セイに対する表示
都市データをsqlで読み込み設定し、wikiの情報も取り込み回答する
ipynb
引用データの大きさ変更することもできる.paul_grahamのエッセイに対す
ipynb
る表示
and, orを使ってdataを使用
ipynb
wikiのberlinのデータを読み込んでplaygroundによる会話
ipynb
indexの違いによる、tokens数算出
ipynb
Guardrails形式の出力例
ipynb
json形式の出力例
ipynb
json形式の出力例
ipynb
Retryqueryによる評価
ipynb
簡単なベクトル保存場所のデモ
ipynb
Qdrantのベクトル保存場所のデモ
ipynb
DeepLakeのベクトル保存場所のデモ
ipynb
ChromaDBのベクトル保存場所のデモ
ipynb
トークン数算出
ipynb
ipynb
all rightsレスポンスタイムなどのデバッグ機能
reserved 2023 spectrum technology co.
インプットとアウトプットのトレース機能
ipynb

備考