- 大規模言語モデル（LLM）の台頭により、企業はプラットフォームへの自然な対話アクセスを実現する方法を変革
- LLMをツールと統合することで、計算機、検索エンジン、データベースなどを使用して広範囲のタスクを自動化
- プロンプトAIを構築し、オペレーションデータへの直接的なユーザー接続を実現。データ洞察をよりアクセス可能に
- APIとLLMの適切な表現またはインターフェイスに関する重要な問いを提起
- コードをLLMとAPIのインターフェースとして使用。コードは複雑な推論を表現し、緻密なタスクを実行するのに適している
LLMとAPIの統合において、コーディング言語を使用することが効果的であり、RAGの導入により精確なパラメータ選択が可能となる。これらの手法を組み合わせることで、PromptAIというLLMエージェントの精度を向上させ、データと対話的にやり取りできるようになった。他のLLMエージェントを構築する方々に、貴重なガイドとなるように経験と洞察を提供できれば幸いです。
この記事はHaijie Wu氏も寄稿しています。
自分の意見：LLMとAPIの統合において、コードをインターフェースとして使用するアプローチは、複雑な推論を表現し、タスクの実行を容易にする有効な手段であると感じます。RAGの活用も、LLMの能力を拡張し、適切なコンテキストを提供することで、APIのための正確なパラメータ選択を可能にする点で非常に有益だと考えられます。
元記事: https://thenewstack.io/better-llm-agent-quality-through-code-generation-and-rag/