「LangChain と LangGraph による RAG・AI エージェント［実践］入門」の GitHub リポジトリです。
https://www.amazon.co.jp/dp/4297145308
| 章 | ソースコード |
|---|---|
| 第 1 章 LLM アプリケーション開発の基礎 | - |
| 第 2 章 OpenAI の チャット API の基礎 |  |
| 第 3 章 プロンプトエンジニアリング | |
| 第 4 章 LangChain の基礎 | |
| 第 5 章 LangChain Expression Language（LCEL）徹底解説 | |
| 第 6 章 Advanced RAG | |
| 第 7 章 LangSmith を使った RAG アプリケーションの評価 | |
| 第 8 章 AI エージェントとは | - |
| 第 9 章 LangGraph で作る AI エージェント実践入門 | |
| 第 10 章 要件定義書生成 AI エージェントの開発 | |
| 第 11 章 エージェントデザインパターン | - |
| 第 12 章 LangChain/LangGraph で実装するエージェントデザインパターン | |
本書のソースコードは以下の環境・バージョンで動作確認しました。
- Google Colab
- Python 3.10.12
Python パッケージの動作確認済みバージョンは、各章のディレクトリの requirements.txt を参照してください。
- httpx
- openai パッケージが依存する httpx のアップデートにより、
openai==1.40.6を使用する箇所でTypeError: Client.__init__() got an unexpected keyword argument 'proxies'というエラーが発生するようになりました。 - このエラーは、
!pip install httpx==0.27.2のように、httpx の特定バージョンをインストールすることで回避できます。
- openai パッケージが依存する httpx のアップデートにより、
- pydantic
- pydantic のアップデートにより、明示的に pydantic のバージョンを指定していない箇所で ChatOpenAI などを使用すると、
PydanticUserError: 'ChatOpenAI' is not fully defined; you should define 'BaseCache', then call 'ChatOpenAI.model_rebuild()'.というエラーが発生するようになりました。 - このエラーは、
!pip install pydantic==2.10.6のように、pydantic の特定バージョンをインストールすることで回避できます。
- pydantic のアップデートにより、明示的に pydantic のバージョンを指定していない箇所で ChatOpenAI などを使用すると、
- numpy
- Google Colab にデフォルトでインストールされている numpy のバージョンが更新されたことにより、6 章の「Cohere のリランクモデルの導入」箇所などで
ValueError: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96 from C header, got 88 from PyObjectというエラーが発生するようになりました。 - このエラーは、
!pip install numpy==1.26.4のように、numpy の特定バージョンをインストールして、Google Colab の「ランタイム」から「セッションを再起動する」を実行することで回避できます。
- Google Colab にデフォルトでインストールされている numpy のバージョンが更新されたことにより、6 章の「Cohere のリランクモデルの導入」箇所などで
Warning
Google Colab で一度上記のエラーに遭遇したあとで !pip install httpx==0.27.2 のようにパッケージをインストールし直した場合、以下のどちらかの操作を実施する必要があります。
- Google Colab の「ランタイム」から「セッションを再起動する」を実行する
- 「ランタイムを接続解除して削除」を実行してパッケージのインストールからやり直す
「7.4 Ragas による合成テストデータの生成」において、gpt-4o を使用すると OpenAI API の Usage tier 次第で RateLimitError が発生することが報告されています。
OpenAI API の Usage tier については公式ドキュメントの以下のページを参照してください。
https://platform.openai.com/docs/guides/rate-limits/usage-tiers
このエラーが発生した場合は、以下のどちらかの対応を実施してください。
- 同じ Tier でも gpt-4o よりレートリミットの高い gpt-4o-mini を使用する
- この場合、生成される合成テストデータの品質は低くなることが想定されます
- 課金などにより Tier を上げる
- Tier 2 で RateLimitError が発生しないことを確認済みです (2024 年 10 月 31 日時点)
LangChain のドキュメントの増加により、gpt-4o-mini を使用しても Tier 1 ではエラーが発生することが報告されています。
その場合、GitHub からドキュメントをロードする箇所で、以下のように langchain==0.2.13 という動作確認済みのバージョンを指定するようにしてください。
loader = GitLoader(
clone_url="https://github.com/langchain-ai/langchain",
repo_path="./langchain",
branch="langchain==0.2.13",
file_filter=file_filter,
)書籍の誤り（誤字など）や、発生したエラーについては、GitHub の Issue からご連絡ください。