LangGraphでRAGエージェントを構築！『ジブリ』について聞く

Ubuntuのコマンドラインで、Dockerfileを作成します。

mkdir langgraph_agent
cd langgraph_agent
nano Dockerfile

Dockerfileに以下の記述を貼り付けます。

# ベースイメージ(CUDA)の指定
FROM nvidia/cuda:12.1.0-cudnn8-devel-ubuntu22.04

# 必要なパッケージをインストール
RUN apt-get update && apt-get install -y python3-pip python3-venv git nano curl pciutils lshw python3-dev graphviz libgraphviz-dev pkg-config

RUN curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 作業ディレクトリを設定
WORKDIR /app

# アプリケーションコードをコピー
COPY . /app

# Python仮想環境の作成
RUN python3 -m venv /app/.venv

# 仮想環境をアクティベートするコマンドを.bashrcに追加
RUN echo "source /app/.venv/bin/activate" >> /root/.bashrc

# JupyterLabのインストール
RUN /app/.venv/bin/pip install Jupyter jupyterlab

# LangChain関連のインストール
RUN /app/.venv/bin/pip install ollama langchain-ollama langchain langsmith langgraph langchain-chroma faiss-gpu langchain-community langchain_huggingface langchain_core tiktoken pygraphviz

# コンテナの起動時にbashを実行
CMD ["/bin/bash"]

[Ctrl + S]キーで変更内容を保存し、[Ctrl + X]キーで編集モードから抜けます。

docker-compose.ymlでDockerコンテナの設定をします。

docker-compose.ymlのYAMLファイルを作成して開きます。

nano docker-compose.yml

以下のコードをコピーして、YAMLファイルに貼り付けます。

services:
  langgraph_agent:
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile
    image: langgraph_agent
    runtime: nvidia
    container_name: langgraph_agent
    ports:
      - "8888:8888"
    volumes:
      - .:/app/langgraph_agent
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: 1
              capabilities: [gpu]
    command: >
      bash -c '/usr/local/bin/ollama serve & /app/.venv/bin/jupyter lab --ip="*" --port=8888 --NotebookApp.token="" --NotebookApp.password="" --no-browser --allow-root'

[Ctrl + S]キーで変更内容を保存し、[Ctrl + X]キーで編集モードから抜けます。

Dockerfileからビルドしてコンテナを起動します。   

docker compose up

Dockerの起動後にブラウザの検索窓に”localhost:8888″を入力すると、Jupyter Labをブラウザで表示できます。

localhost:8888

LangChainとTavilyのAPIに関する環境変数を設定します。

import os
from uuid import uuid4

unique_id = uuid4().hex[0:8]

os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_PROJECT"] = f"rag_agent - {unique_id}"
os.environ["LANGCHAIN_ENDPOINT"] = "https://api.smith.langchain.com"
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = "***************"
os.environ["TAVILY_API_KEY"] = "***************"

日本語LLMモデル「Llama-3-ELYZA-JP-8B-q4_k_m.gguf」をダウンロードします。

!curl -L -o Llama-3-ELYZA-JP-8B-q4_k_m.gguf "https://huggingface.co/elyza/Llama-3-ELYZA-JP-8B-GGUF/resolve/main/Llama-3-ELYZA-JP-8B-q4_k_m.gguf?download=true"

Llama-3-ELYZA-JPについては、別記事で詳しく解説しています。

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GPT-4超えの日本語LLM「Llama-3-ELYZA-JP」の性能・使い方！ Llama-3-ELYZA-JPは、東大・松尾研発のスタートアップELYZAが公開した日本語LLMです。 Llama-3-ELYZA-JP-70Bは、「GPT-4」や「Claude 3 Sonnet」を上回る性能があります…

LLMの実行にはOllamaを使用します。

LLMのモデルがOllama使えるようにプロンプトテンプレートを指定して、モデルを作成します。

import ollama
from langchain_community.chat_models import ChatOllama

modelfile='''
FROM ./Llama-3-ELYZA-JP-8B-q4_k_m.gguf
TEMPLATE """{{ if .System }}<|start_header_id|>system<|end_header_id|>

{{ .System }}<|eot_id|>{{ end }}{{ if .Prompt }}<|start_header_id|>user<|end_header_id|>

{{ .Prompt }}<|eot_id|>{{ end }}<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

{{ .Response }}<|eot_id|>"""
PARAMETER stop "<|start_header_id|>"
PARAMETER stop "<|end_header_id|>"
PARAMETER stop "<|eot_id|>"
PARAMETER stop "<|reserved_special_token"
'''

ollama.create(model='elyza8b', modelfile=modelfile)
llm = ChatOllama(model="elyza8b", temperature=0)
llm.invoke(("human","ジブリを知っていますか？")).content

確認のため、LLMからテキストを生成しています。

'スタジオジブリは日本のアニメーション制作会社で、多くの名作を生み出しています。宮崎駿監督や高畑勲監督などが有名です。\n\n代表作には、「風の谷のナウシカ」、「天空の城ラピュタ」、「もののけ姫」、「千と千尋の神隠し」、「ハウルの動く城」、「崖の上のポニョ」、「借りぐらしのアリエッティ」などがあります。\n\nジブリ作品は、美しいアニメーションやストーリーが特徴で、世界中で愛されています。'

Ollamaの使い方については、別の記事で詳しく解説しています。

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OllamaをPythonで使いたい！ローカルLLMを快適に動かす！ ollama-pythonはPython環境でOllamaが使える無料のライブラリです。 ollama-pythonを利用すれば、ローカルLLMをAPIで簡単に活用できたり、RAGやエージェントへの統合も…

ベクトルストアに格納するデータをWikipediaから取得します。

Wikipediaは、『もののけ姫』、『千と千尋の神隠し』、『風の谷のナウシカ』のページを指定しています。

from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter

urls = [
    "https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%82%E3%81%AE%E3%81%AE%E3%81%91%E5%A7%AB",
    "https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%83%E3%81%A8%E5%8D%83%E5%B0%8B%E3%81%AE%E7%A5%9E%E9%9A%A0%E3%81%97",
    "https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%A2%A8%E3%81%AE%E8%B0%B7%E3%81%AE%E3%83%8A%E3%82%A6%E3%82%B7%E3%82%AB",
]

docs = [WebBaseLoader(url).load() for url in urls]
docs_list = [item for sublist in docs for item in sublist]

text_splitter = CharacterTextSplitter.from_tiktoken_encoder(
    separator = "\n",
    chunk_size= 1000,
    chunk_overlap=100,
)

doc_splits = text_splitter.split_documents(docs_list)
doc_splits[10]

確認のため、分割したチャンクを1つ表示しています。

Document(metadata={'source': 'https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%82%E3%81%AE%E3%81%AE%E3%81%91%E5%A7%AB', 'title': 'もののけ姫 - Wikipedia', 'language': 'ja'}, page_content='ラスト\n池で月光を浴び、夜の姿に変わろうとするシシ神を見つけたエボシは、気絶したサンを抱えたアシタカが止めるのも構わず、遂にその首を取る。するとシシ神の体から不気味な体液が大量に飛び散り、それに触れた者達は死に、木は枯れてしまう。やがて体液は津波のような勢いで山を埋め尽くし、森は枯れ果てて、タタラ場も壊滅してしまうのであった。\n目覚めたサンは、森を見て森が死んだと絶望し、人間に対する憎しみを爆発させる。しかし、アシタカはまだ望みはあるとサンを説得し、二人は協力して、シシ神の首を持って逃げようとするジコ坊を押し留め、首をシシ神に返す。シシ神は首を取り戻したが、朝日を浴びると同時に地に倒れて消える。その瞬間に風が吹き、枯れ果てた山には僅かながら緑が戻り、アシタカの腕の呪いも消えた。\nエピローグ\nアシタカのプロポーズに対し、サンは「アシタカは好きだが、人間を許す事は出来ない」と答える。アシタカは「それでもいい、サンは森で私はタタラ場で暮らそう、共に生きよう」と語る。エボシもタタラ場の村人達に、「新たに良い村を作ろう」と語りかけるのであった。\n最後に、倒れた一本の大木の上に芽生えた若木の横に、1体のコダマが現れて、頭を動かしカラカラと音を立てる場面で終わる。\n登場人物[編集]\n主要人物[編集]\nアシタカ')

Wikipediaのデータから、ベクトル検索が可能なRetrieverを構築します。

Wikipediaは、『もののけ姫』、『千と千尋の神隠し』、『風の谷のナウシカ』のページを指定しています。

from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings

embedding = HuggingFaceEmbeddings(model_name="intfloat/multilingual-e5-large")
vectorstore = FAISS.from_documents(doc_splits, embedding)
retriever = vectorstore.as_retriever(search_type="similarity", search_kwargs={"k": 3})
question = "王蟲は怒るとどうなりますか"
retriever.invoke(question)

Retriverから取得したデータを確認しています。

Document(metadata={'source': 'https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%A2%A8%E3%81%AE%E8%B0%B7%E3%81%AE%E3%83%8A%E3%82%A6%E3%82%B7%E3%82%AB', 'title': '風の谷のナウシカ - Wikipedia', 'language': 'ja'}, page_content='王蟲（別表記：オーム[86][87]、英：Ohmu、NWP：Giant Gorgon）\n最大の蟲。現実世界の等脚類（ワラジムシ目動物）を巨大化したような、十数節の体節からなる濃緑色の体と多数の歩脚をもつ[88]。第3節に6個、第4節に8個の計14個のドーム状の眼があり、普段は青いが怒ると赤く、気絶すると灰色になる[89]。水中でも活動できる地上棲で卵生。卵から孵化した幼生は体長50 cm程で、脱皮を繰り返して成長し成体は体長70 mを超える[83]。体液は青く[注 7][90]、王蟲の血に染まった服は蟲の怒りを鎮める力がある[91]。口腔内には直径数cmの糸状かつ金色の触手が無数にある[92]。また「漿液（しょうえき）」と呼ばれる透明で粘性のある液体を分泌することができ、この漿液を人間が肺に満たす事で液体呼吸が可能となる[93][94]。腐海の“大木”であるムシゴヤシを好んで食べ[55]、王蟲がムシゴヤシを食べ進んだ跡は森の中にトンネル状の空間となって残り「王蟲の道」と呼ばれる。\n表皮は作中で一般的な超硬質セラミックよりも非常に堅牢[95]かつ弾性に富み[96]、軽量[97]であって脱皮殻は装甲板、刃物や甲冑に加工される。特に眼の部分は透明なドーム状で、ゴーグルのレンズ[27]やガンシップの風防[98]に利用される。300年前の大海嘯は、古代エフタル王国の王位継承を巡る内乱によって増大した武器の需要に応える為に王蟲が乱獲された事が原因だったと伝えられている[61]。風の谷の戦士は、戦場に出る際には王蟲の甲皮から作られた胴鎧と手甲を着ける[27]。')

ユーザーの質問と取得したドキュメントがどれだけ関連しているかを評価するChainを構築しています。

評価はバイナリースコア（yes または no）で表され、その結果はJSON形式で返されます。

# retrieval_chain
from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

prompt = PromptTemplate(
    template="""<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|> 
    あなたは、「ユーザーの質問」と「取得したドキュメント」の関連性を評価する採点者です。
    もしユーザーの質問のキーワードが、ドキュメント含まれる場合は、「関連性がある」と評価してください。
    厳密な評価は不要です。
    ドキュメントが質問に関連しているかどうかを示すために、バイナリースコア「yes」または「no」を付けてください。
    バイナリースコアは、前置きや説明なしで、単一のキー「score」を持つJSONとして提供してください。
     <|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>
    取得したドキュメント: \n\n {documents} \n\n
    ユーザーの質問: {question} \n <|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
    """,
    input_variables=["question", "documents"],
)

llm = ChatOllama(model="elyza8b",format="json",temperature=0)
retrieval_chain = prompt | llm | JsonOutputParser()
question = "カオナシとは？"
docs = retriever.invoke(question)
doc_txt = docs[0].page_content
print(retrieval_chain.invoke({"question": question, "documents": doc_txt}))
print("\nユーザーの質問：\n" + question)
print("\n取得したドキュメント：\n" + docs[0].page_content)

出力結果の確認

{'score': 'yes'}

ユーザーの質問：
カオナシとは？

取得したドキュメント：
魔法の力ですすから生まれたらしく、働いていないとすすに戻ってしまう。
釜爺の指示で石炭を抱えて運び、ボイラー室の炉に放り込むのが仕事。休憩時間の際は金平糖を食事として与えられている。千尋の服と靴を預かるなど、釜爺と共に千尋を手助けする。千尋に最初に会った時、一匹が自分の体よりも大きい石炭を運ぼうとして千尋の目の前で潰れてしまい、彼女が代わりに運んであげた。彼女が石炭を持ち上げた時、潰れた一匹は手足のない状態で復活したが、彼女の質問を無視して宙を飛び巣穴に戻ってしまった。（以下省略）

質問とドキュメントが関連する場合、{'score': 'yes'}とJSON形式で出力されます。

回答を生成するChainを構築します。

# generate_chain
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

prompt = PromptTemplate(
    template="""<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|> 
    あなたは質問応答タスク用のアシスタントです。
    取得したコンテキストを使用して質問に回答してください。
    答えがわからない場合は、「わからない」と回答してください。
    回答は最大3文までとし、簡潔にしてください。
    <|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>
    質問: {question} 
    コンテキスト: {context} 
    回答: <|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>""",
    input_variables=["question", "context"],
)

def format_docs(docs):
    return "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs)

llm = ChatOllama(model="elyza8b",temperature=0)
generate_chain = prompt | llm | StrOutputParser()

question = "カオナシとは？"
docs = retriever.invoke(question)
generation = generate_chain.invoke({"context": docs, "question": question})
print("\nユーザーの質問：\n" + question)
print("\n生成した回答：\n" +generation)

出力結果の確認

ユーザーの質問：
カオナシとは？

生成した回答：
カオナシとは、千と千尋の神隠しに登場する化け物です。黒い影のような体にお面をつけたような姿をしていて、言葉は話せず「ア」や「エ」というか細い声を絞り出します。

生成された回答が事実に基づいているかどうかを判定するChainを構築しています

# hallucination_chain
prompt = PromptTemplate(
template=""" <|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|> 
    あなたは、ある回答が事実に基づいているか、または事実によって裏付けられているかを評価する採点者です
    <|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>
    以下は事実です:
    \n ------- \n
    {documents} 
    \n ------- \n
    以下は回答です: {generation}
    回答が事実に基づいているか、または裏付けられているかを示すために、
    バイナリスコアを「score」というキーを持つJSON形式で、「yes」または「no」で評価してください。
    <|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>""",
    input_variables=["generation", "documents"],
)

llm = ChatOllama(model="elyza8b",format="json",temperature=0)
hallucination_chain = prompt | llm | JsonOutputParser()
print(hallucination_chain.invoke({"documents": docs, "generation": generation}))
print("\n回答：\n" + generation)
print("\n事実：\n" + docs[0].page_content)

出力結果の確認

{'score': 'yes'}

回答：
カオナシとは、千と千尋の神隠しに登場する化け物です。黒い影のような体にお面をつけたような姿をしていて、言葉は話せず「ア」や「エ」というか細い声を絞り出します。

事実：
魔法の力ですすから生まれたらしく、働いていないとすすに戻ってしまう。
釜爺の指示で石炭を抱えて運び、ボイラー室の炉に放り込むのが仕事。休憩時間の際は金平糖を食事として与えられている。千尋の服と靴を預かるなど、釜爺と共に千尋を手助けする。千尋に最初に会った時、一匹が自分の体よりも大きい石炭を運ぼうとして千尋の目の前で潰れてしまい、彼女が代わりに運んであげた。彼女が石炭を持ち上げた時、潰れた一匹は手足のない状態で復活したが、彼女の質問を無視して宙を飛び巣穴に戻ってしまった。（以下省略）

回答が事実に基づいている場合、{'score': 'yes'}の出力がされます。

生成された回答が質問を解決するのに役に立つかを判定するChainを構築しています

# answer_chain
prompt = PromptTemplate(
    template="""<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>
    あなたは、回答が質問を解決するのに役立つかどうかを評価する採点者です。
    回答が質問を解決するのに役立つかどうかを示すために、バイナリースコア「yes」または「no」を付けてください。
    バイナリースコアは、前置きや説明なしで、単一のキー「score」を持つJSONとして提供してください。
     <|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>
    回答:
    \n ------- \n
    {generation} 
    \n ------- \n
    質問: {question}
    <|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>""",
    input_variables=["generation", "question"],
)

llm = ChatOllama(model="elyza8b",format="json",temperature=0)
answer_chain = prompt | llm | JsonOutputParser()
print(answer_chain.invoke({"question": question, "generation": generation}))
print("\n回答：\n" + generation)
print("\n質問：\n" + question)

出力結果の確認

{'score': 'yes'}

回答：
カオナシとは、千と千尋の神隠しに登場する化け物です。黒い影のような体にお面をつけたような姿をしていて、言葉は話せず「ア」や「エ」というか細い声を絞り出します。

質問：
カオナシとは？

回答が質問の役に立つと判断された場合、{'score': 'yes'}の出力がされます。

Tavily APIを利用してWEB検索を行うToolの設定をします。

# web_search_tool
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults

web_search_tool = TavilySearchResults(max_results=5)
question = "カオナシとは？"
web_search_tool.invoke({"query": question})

カオナシについてWeb検索した結果

[{'url': 'https://selvy.jp/chihiro_kaonashi/',
  'content': 'カオナシとは、千と千尋の神隠しに登場する謎に包まれたキャラクターです。 黒い胴体をしており、若干透き通っている身体が特徴的でしょう。 顔にはお面のようなものを付けており、作中ではお面の下に口がありました。'},
 {'url': 'https://comic-kingdom.jp/ghibli-kaonashi/',
  'content': 'カオナシの正体は油屋を訪れた神様とはまた違う「己というものを持たない悲しい存在」です。 己がないからこそ、物をプレゼントをすることでしかコミュニケーションが取れず、油屋の従業員に対して金をばら撒いていたのです。'},
(以下省略)

ユーザーの質問を解析して、適切なデータソース（「ベクトルストア」または「ウェブ検索」）をルーティングするためのChainを構築しています。

# router_chain
prompt = PromptTemplate(
    template="""<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>
    あなたは、ユーザーの質問をベクトルストアまたはウェブ検索にルーティングする専門家です。
    ジブリに関する質問についてはベクトルストアを使用してください。
    これらのトピックに関連する質問のキーワードに厳密である必要はありません。それ以外の場合はウェブ検索を使用してください。
    質問に基づいてバイナリーチョイス「web_search」または「vectorstore」を返してください。
    前置きや説明なしで、単一のキー「datasource」を持つJSONとして返してください。
    ルーティングする質問: {question}
    <|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>""",
    input_variables=["question"],
)

llm = ChatOllama(model="elyza8b",format="json",temperature=0)
router_chain = prompt | llm | JsonOutputParser()
question = "カオナシとは？"
docs = retriever.get_relevant_documents(question)
doc_txt = docs[0].page_content
print(router_chain.invoke({"question": question}))
print("\n質問：\n" + question)
print("\nベクトルストアから取得した情報：\n" + doc_txt)

ユーザーの質問とベクトルストアから取得した情報

ユーザーの質問：
カオナシとは？

ベクトルストアから取得した情報：
魔法の力ですすから生まれたらしく、働いていないとすすに戻ってしまう。
釜爺の指示で石炭を抱えて運び、ボイラー室の炉に放り込むのが仕事。休憩時間の際は金平糖を食事として与えられている。千尋の服と靴を預かるなど、釜爺と共に千尋を手助けする。千尋に最初に会った時、一匹が自分の体よりも大きい石炭を運ぼうとして千尋の目の前で潰れてしまい、彼女が代わりに運んであげた。彼女が石炭を持ち上げた時、潰れた一匹は手足のない状態で復活したが、彼女の質問を無視して宙を飛び巣穴に戻ってしまった。(以下省略)

ベクトルストアにルーティングする場合、{'datasource': 'vectorstore'}の出力がされます。

必要なライブラリをインポートします。

from pprint import pprint
from typing import List
from langchain_core.documents import Document
from typing_extensions import TypedDict

Graphを初期化したときのノードやエッジの状態を定義します。

class GraphState(TypedDict):
    question: str
    generation: str
    web_search: str
    documents: List[str]

Retriverを使用してベクトルストアからユーザーの質問に関連するドキュメントを取得します。

「question(質問)」と「document(ドキュメント)」を次のステップで使用するため、状態 (state) を更新します。

# Retriver関数
def retrieve(state):
    print("---RETRIEVE---")
    question = state["question"]

    documents = retriever.invoke(question)
    return {"documents": documents, "question": question}

ユーザーの質問にもとづいた回答を生成します。

「question(質問)」と「document(ドキュメント)」、「generation(回答)」を次のステップで使用するため、状態 (state) を更新します。

# 回答を生成する関数
def generate(state):
    print("---GENERATE---")
    question = state["question"]
    documents = state["documents"]

    generation = generate_chain.invoke({"context": documents, "question": question})
    return {"documents": documents, "question": question, "generation": generation}

取得したドキュメントが質問に関連しているかどうかを評価します。

関連性の高いドキュメントを選別し、リストに格納します。

関連性が低いドキュメントが存在する場合、Web検索が必要なフラグを立てます。

「question(質問)」、「filtered_docs(関連性リスト)」、「web_search(Web検索フラグ)」を次のステップで使用するため、状態(sate)を更新します。

# ドキュメントの関連性を評価する関数
def grade_documents(state):
    print("---CHECK DOCUMENT RELEVANCE TO QUESTION---")
    question = state["question"]
    documents = state["documents"]

    filtered_docs = []
    web_search = "No"
    for d in documents:
        score = retrieval_chain.invoke(
            {"question": question, "documents": d.page_content}
        )
        grade = score["score"]
        if grade.lower() == "yes":
            print("---GRADE: DOCUMENT RELEVANT---")
            filtered_docs.append(d)
        else:
            print("---GRADE: DOCUMENT NOT RELEVANT---")
            web_search = "Yes"
            continue
    return {"documents": filtered_docs, "question": question, "web_search": web_search}

質問に基づいてウェブ検索を実行します。検索結果を取得して、それをドキュメントに追加します。

「question(質問)」と「document(ドキュメント)」を次のステップで使用するため、状態(state)を更新します。

# Web検索の関数
def web_search(state):
    print("---WEB SEARCH---")
    question = state["question"]
    documents = state["documents"]

    docs = web_search_tool.invoke({"query": question})
    web_results = "\n".join([d["content"] for d in docs])
    web_results = Document(page_content=web_results)
    if documents is not None:
        documents.append(web_results)
    else:
        documents = [web_results]
    return {"documents": documents, "question": question}

質問をRAGで処理するか、Web検索にルーティングするかを決定します。

この関数は「websearch」または「vectorstore」を返します。この返り値は、後続のステップで利用されます。

# ルーター関数
def route_question(state):
    print("---ROUTE QUESTION---")
    question = state["question"]
    print(question)
    source = router_chain.invoke({"question": question})
    print(source)
    print(source["datasource"])
    if source["datasource"] == "web_search":
        print("---ROUTE QUESTION TO WEB SEARCH---")
        return "websearch"
    elif source["datasource"] == "vectorstore":
        print("---ROUTE QUESTION TO RAG---")
        return "vectorstore"

ドキュメントが質問に適切に関連しているかどうかを基に、生成された回答を使用するか、追加のウェブ検索を行うかを決定します。

この関数は「websearch」または「generate」を返します。この返り値は、後続のステップで利用されます。

# 追加Web検索を判断する関数
def decide_to_generate(state):
    print("---ASSESS GRADED DOCUMENTS---")
    state["question"]
    web_search = state["web_search"]
    state["documents"]

    if web_search == "Yes":
        print(
            "---DECISION: ALL DOCUMENTS ARE NOT RELEVANT TO QUESTION, INCLUDE WEB SEARCH---"
        )
        return "websearch"
    else:
        print("---DECISION: GENERATE---")
        return "generate"

生成された回答がドキュメントに基づいているか（ハルシネーション）を評価します。

ハルシネーションのチェックを通過した場合、回答が質問を解決するのに役に立つか（回答の有用性）を評価します。

# 「ハルシネーション」と「回答の有用性」を判定する関数
def grade_generation_v_documents_and_question(state):
    print("---CHECK HALLUCINATIONS---")
    question = state["question"]
    documents = state["documents"]
    generation = state["generation"]

    score = hallucination_chain.invoke(
        {"documents": documents, "generation": generation}
    )
    grade = score["score"]

    if grade == "yes":
        print("---DECISION: GENERATION IS GROUNDED IN DOCUMENTS---")
        print("---GRADE GENERATION vs QUESTION---")
        score = answer_chain.invoke({"question": question, "generation": generation})
        grade = score["score"]
        if grade == "yes":
            print("---DECISION: GENERATION ADDRESSES QUESTION---")
            return "useful"
        else:
            print("---DECISION: GENERATION DOES NOT ADDRESS QUESTION---")
            return "not useful"
    else:
        pprint("---DECISION: GENERATION IS NOT GROUNDED IN DOCUMENTS, RE-TRY---")
        return "not supported"

必要なライブラリをインポートします。

from langgraph.graph import END, StateGraph, START
from IPython.display import Image, display
from langchain_core.runnables.graph import CurveStyle, MermaidDrawMethod, NodeStyles

Graphのワークフローを作成し、各ノードを追加します。

#Graphのワークフローを作成
workflow = StateGraph(GraphState)

#ノードの追加
workflow.add_node("websearch", web_search)
workflow.add_node("retrieve", retrieve)
workflow.add_node("grade_documents", grade_documents)
workflow.add_node("generate", generate)

ワークフローにおけるエッジ（ノード間の接続）の設定を行います。

エッジは、各ノードをどの順序で実行するか、どのような条件で次のノードに進むかを定義します。

# Edgeの追加
workflow.add_conditional_edges(
    START,
    route_question,
    {
        "websearch": "websearch",
        "vectorstore": "retrieve",
    },
)

workflow.add_edge("retrieve", "grade_documents")
workflow.add_conditional_edges(
    "grade_documents",
    decide_to_generate,
    {
        "websearch": "websearch",
        "generate": "generate",
    },
)
workflow.add_edge("websearch", "generate")
workflow.add_conditional_edges(
    "generate",
    grade_generation_v_documents_and_question,
    {
        "not supported": "generate",
        "useful": END,
        "not useful": "websearch",
    },
)

全体のワークフローをコンパイルして、実行可能な形にします。

# コンパイル
app = workflow.compile()

定義したLangGraphワークフローのグラフ構造を、Mermaid形式で可視化します。

# ワークフローの可視化
display(
    Image(
        app.get_graph().draw_mermaid_png(
            draw_method=MermaidDrawMethod.API,
        )
    )
)