AIエージェントにおけるメタ認知に関するレッスンへようこそ！この章は、AIエージェントが自分自身の思考プロセスをどのように考えることができるかに興味を持つ初心者向けに設計されています。このレッスンを終える頃には、重要な概念を理解し、AIエージェントの設計にメタ認知を応用するための実践的な例を身につけることができるでしょう。
このレッスンを完了すると、以下ができるようになります：
- エージェントの定義における推論ループの影響を理解する。
- 自己修正型エージェントを支援する計画および評価技術を使用する。
- タスクを達成するためにコードを操作できるエージェントを作成する。
メタ認知とは、自分自身の思考について考えるという高次の認知プロセスを指します。AIエージェントの場合、これは自己認識や過去の経験に基づいて行動を評価し、調整する能力を意味します。
メタ認知、つまり「思考についての思考」は、自己認識や自分の認知プロセスの自己調整を伴う高次の認知プロセスです。AIの分野では、メタ認知によりエージェントが戦略や行動を評価し適応させることができ、問題解決能力や意思決定能力の向上につながります。メタ認知を理解することで、より知的で適応性が高く効率的なAIエージェントを設計することができます。
メタ認知は、AIエージェント設計において以下の理由から重要な役割を果たします：
- 自己反省：エージェントは自分のパフォーマンスを評価し、改善が必要な領域を特定できます。
- 適応性：エージェントは過去の経験や変化する環境に基づいて戦略を修正できます。
- エラー修正：エージェントはエラーを自律的に検出し修正することで、より正確な結果をもたらします。
- リソース管理：エージェントは、時間や計算能力などのリソースを計画し評価することで最適化できます。
メタ認知プロセスに入る前に、AIエージェントの基本的な構成要素を理解することが重要です。AIエージェントは通常、以下の要素で構成されています：
- ペルソナ：エージェントの個性や特徴を指し、ユーザーとのやり取りの仕方を定義します。
- ツール：エージェントが実行できる能力や機能。
- スキル：エージェントが持つ知識や専門性。
これらの要素が組み合わさり、特定のタスクを実行する「専門ユニット」を形成します。
例：旅行代理店を考えてみましょう。このエージェントは、ユーザーの旅行を計画するだけでなく、リアルタイムデータや過去の顧客経験に基づいてその計画を調整します。
AIを活用した旅行代理店サービスを設計する場面を想像してみてください。このエージェント「Travel Agent」は、ユーザーの休暇計画を支援します。メタ認知を取り入れることで、Travel Agentは自己認識や過去の経験に基づいて行動を評価し調整することができます。
現在のタスクは、ユーザーがパリ旅行を計画するのを支援することです。
- ユーザーの好みを収集：旅行日程、予算、興味（例：博物館、料理、ショッピング）、特定の要件についてユーザーに尋ねます。
- 情報の取得：ユーザーの好みに合ったフライトオプション、宿泊施設、観光地、レストランを検索します。
- 提案の生成：フライト詳細、ホテル予約、提案されたアクティビティを含む個別の旅程を提供します。
- フィードバックに基づく調整：提案に対するユーザーのフィードバックを求め、必要に応じて調整を行います。
- フライトおよびホテル予約データベースへのアクセス。
- パリの観光地やレストランに関する情報。
- 過去のインタラクションからのユーザーフィードバックデータ。
Travel Agentは、パフォーマンスを評価し、過去の経験から学ぶためにメタ認知を使用します。
- ユーザーフィードバックの分析：提案が好評だったものとそうでなかったものを確認し、将来の提案を調整します。
- 適応性：例えば、ユーザーが以前に混雑した場所を嫌うと述べた場合、Travel Agentは今後ピーク時間帯の観光地を避けるようにします。
- エラー修正：過去に満室のホテルを提案するなどのエラーがあった場合、より厳密に空室状況を確認することを学びます。
以下は、メタ認知を取り入れたTravel Agentのコードがどのように見えるかの簡単な例です：
class Travel_Agent:
def __init__(self):
self.user_preferences = {}
self.experience_data = []
def gather_preferences(self, preferences):
self.user_preferences = preferences
def retrieve_information(self):
# Search for flights, hotels, and attractions based on preferences
flights = search_flights(self.user_preferences)
hotels = search_hotels(self.user_preferences)
attractions = search_attractions(self.user_preferences)
return flights, hotels, attractions
def generate_recommendations(self):
flights, hotels, attractions = self.retrieve_information()
itinerary = create_itinerary(flights, hotels, attractions)
return itinerary
def adjust_based_on_feedback(self, feedback):
self.experience_data.append(feedback)
# Analyze feedback and adjust future recommendations
self.user_preferences = adjust_preferences(self.user_preferences, feedback)
# Example usage
travel_agent = Travel_Agent()
preferences = {
"destination": "Paris",
"dates": "2025-04-01 to 2025-04-10",
"budget": "moderate",
"interests": ["museums", "cuisine"]
}
travel_agent.gather_preferences(preferences)
itinerary = travel_agent.generate_recommendations()
print("Suggested Itinerary:", itinerary)
feedback = {"liked": ["Louvre Museum"], "disliked": ["Eiffel Tower (too crowded)"]}
travel_agent.adjust_based_on_feedback(feedback)- 自己反省：エージェントはパフォーマンスを分析し、改善が必要な領域を特定できます。
- 適応性：フィードバックや変化する条件に基づいて戦略を修正できます。
- エラー修正：エージェントは自律的にエラーを検出し修正できます。
- リソース管理：時間や計算能力などのリソースを最適化できます。
メタ認知を取り入れることで、Travel Agentはより個別化され正確な旅行提案を提供し、全体的なユーザー体験を向上させることができます。
```markdown
旅行代理店は、ユーザーからのフィードバックに基づいて新しい検索クエリを作成します。
- 例: ```python
if "disliked" in feedback:
preferences["avoid"] = feedback["disliked"]
```
- **ツール**: 旅行代理店はアルゴリズムを使用して新しい検索結果をランク付けおよびフィルタリングし、ユーザーからのフィードバックに基づいて関連性を強調します。
- 例: ```python
new_attractions = search_attractions(preferences)
new_itinerary = create_itinerary(flights, hotels, new_attractions)
print("Updated Itinerary:", new_itinerary)
```
- **評価**: 旅行代理店は、ユーザーからのフィードバックを分析し、必要に応じて調整を行うことで、推奨事項の関連性と正確性を継続的に評価します。
- 例: ```python
def adjust_preferences(preferences, feedback):
if "liked" in feedback:
preferences["favorites"] = feedback["liked"]
if "disliked" in feedback:
preferences["avoid"] = feedback["disliked"]
return preferences
preferences = adjust_preferences(preferences, feedback)
```
#### 実用例
以下は、旅行代理店におけるCorrective RAGアプローチを取り入れた簡単なPythonコード例です:
```python
class Travel_Agent:
def __init__(self):
self.user_preferences = {}
self.experience_data = []
def gather_preferences(self, preferences):
self.user_preferences = preferences
def retrieve_information(self):
flights = search_flights(self.user_preferences)
hotels = search_hotels(self.user_preferences)
attractions = search_attractions(self.user_preferences)
return flights, hotels, attractions
def generate_recommendations(self):
flights, hotels, attractions = self.retrieve_information()
itinerary = create_itinerary(flights, hotels, attractions)
return itinerary
def adjust_based_on_feedback(self, feedback):
self.experience_data.append(feedback)
self.user_preferences = adjust_preferences(self.user_preferences, feedback)
new_itinerary = self.generate_recommendations()
return new_itinerary
# Example usage
travel_agent = Travel_Agent()
preferences = {
"destination": "Paris",
"dates": "2025-04-01 to 2025-04-10",
"budget": "moderate",
"interests": ["museums", "cuisine"]
}
travel_agent.gather_preferences(preferences)
itinerary = travel_agent.generate_recommendations()
print("Suggested Itinerary:", itinerary)
feedback = {"liked": ["Louvre Museum"], "disliked": ["Eiffel Tower (too crowded)"]}
new_itinerary = travel_agent.adjust_based_on_feedback(feedback)
print("Updated Itinerary:", new_itinerary)
事前コンテキストロードとは、クエリを処理する前に関連するコンテキストや背景情報をモデルにロードすることを指します。これにより、モデルはプロセス中に追加データを取得する必要がなく、最初からこの情報にアクセスでき、より情報に基づいた応答を生成できます。以下は、旅行代理店アプリケーションでの事前コンテキストロードの簡単な例です:
class TravelAgent:
def __init__(self):
# Pre-load popular destinations and their information
self.context = {
"Paris": {"country": "France", "currency": "Euro", "language": "French", "attractions": ["Eiffel Tower", "Louvre Museum"]},
"Tokyo": {"country": "Japan", "currency": "Yen", "language": "Japanese", "attractions": ["Tokyo Tower", "Shibuya Crossing"]},
"New York": {"country": "USA", "currency": "Dollar", "language": "English", "attractions": ["Statue of Liberty", "Times Square"]},
"Sydney": {"country": "Australia", "currency": "Dollar", "language": "English", "attractions": ["Sydney Opera House", "Bondi Beach"]}
}
def get_destination_info(self, destination):
# Fetch destination information from pre-loaded context
info = self.context.get(destination)
if info:
return f"{destination}:\nCountry: {info['country']}\nCurrency: {info['currency']}\nLanguage: {info['language']}\nAttractions: {', '.join(info['attractions'])}"
else:
return f"Sorry, we don't have information on {destination}."
# Example usage
travel_agent = TravelAgent()
print(travel_agent.get_destination_info("Paris"))
print(travel_agent.get_destination_info("Tokyo"))-
初期化 (
__init__method): TheTravelAgentclass pre-loads a dictionary containing information about popular destinations such as Paris, Tokyo, New York, and Sydney. This dictionary includes details like the country, currency, language, and major attractions for each destination. -
Retrieving Information (
get_destination_infomethod): When a user queries about a specific destination, theget_destination_infoメソッド)**:
このメソッドは、事前にロードされたコンテキスト辞書から関連情報を取得します。事前にコンテキストをロードすることで、旅行代理店アプリケーションはリアルタイムで外部ソースから情報を取得することなく、ユーザーのクエリに迅速に応答できます。これにより、アプリケーションはより効率的で応答性が高くなります。
ゴールを設定して計画をブートストラップするとは、明確な目標や期待する成果を最初に設定することを指します。このゴールを定義することで、モデルは反復プロセス全体を通じてこれを指針として使用できます。このアプローチにより、各反復が目標達成に向けて進むことを保証し、プロセスがより効率的かつ集中化されます。
以下は、旅行代理店がゴールを設定して計画をブートストラップし、反復を行う例です:
旅行代理店が顧客のためにカスタマイズされた休暇プランを作成したいとします。目標は、顧客の満足度を最大化する旅行日程を作成することです。
- 顧客の好みと予算を定義します。
- これらの好みに基づいて初期計画をブートストラップします。
- 顧客の満足度を最適化するために計画を反復します。
class TravelAgent:
def __init__(self, destinations):
self.destinations = destinations
def bootstrap_plan(self, preferences, budget):
plan = []
total_cost = 0
for destination in self.destinations:
if total_cost + destination['cost'] <= budget and self.match_preferences(destination, preferences):
plan.append(destination)
total_cost += destination['cost']
return plan
def match_preferences(self, destination, preferences):
for key, value in preferences.items():
if destination.get(key) != value:
return False
return True
def iterate_plan(self, plan, preferences, budget):
for i in range(len(plan)):
for destination in self.destinations:
if destination not in plan and self.match_preferences(destination, preferences) and self.calculate_cost(plan, destination) <= budget:
plan[i] = destination
break
return plan
def calculate_cost(self, plan, new_destination):
return sum(destination['cost'] for destination in plan) + new_destination['cost']
# Example usage
destinations = [
{"name": "Paris", "cost": 1000, "activity": "sightseeing"},
{"name": "Tokyo", "cost": 1200, "activity": "shopping"},
{"name": "New York", "cost": 900, "activity": "sightseeing"},
{"name": "Sydney", "cost": 1100, "activity": "beach"},
]
preferences = {"activity": "sightseeing"}
budget = 2000
travel_agent = TravelAgent(destinations)
initial_plan = travel_agent.bootstrap_plan(preferences, budget)
print("Initial Plan:", initial_plan)
refined_plan = travel_agent.iterate_plan(initial_plan, preferences, budget)
print("Refined Plan:", refined_plan)-
初期化 (
__init__method): TheTravelAgentclass is initialized with a list of potential destinations, each having attributes like name, cost, and activity type. -
Bootstrapping the Plan (
bootstrap_planmethod): This method creates an initial travel plan based on the client's preferences and budget. It iterates through the list of destinations and adds them to the plan if they match the client's preferences and fit within the budget. -
Matching Preferences (
match_preferencesmethod): This method checks if a destination matches the client's preferences. -
Iterating the Plan (
iterate_planmethod): This method refines the initial plan by trying to replace each destination in the plan with a better match, considering the client's preferences and budget constraints. -
Calculating Cost (
calculate_costメソッド):
このメソッドは、現在の計画に新しい目的地を追加した場合の総コストを計算します。
- 初期計画: 旅行代理店は、観光を好み、予算が2000ドルの顧客の好みに基づいて初期計画を作成します。
- 改良された計画: 旅行代理店は、顧客の好みと予算を最適化するために計画を反復します。
ゴールを明確に設定（例: 顧客満足度の最大化）し、それを反復して計画を改良することで、旅行代理店は顧客のためにカスタマイズされ最適化された旅行日程を作成できます。このアプローチにより、旅行計画は最初から顧客の好みと予算に合致し、各反復でさらに改善されます。
大規模言語モデル（LLM）は、取得したドキュメントや生成された応答の関連性や品質を評価することで、再ランク付けとスコアリングに使用できます。その仕組みは以下の通りです:
取得: 初期取得ステップでは、クエリに基づいて候補ドキュメントや応答のセットを取得します。
再ランク付け: LLMはこれらの候補を評価し、関連性や品質に基づいて再ランク付けします。このステップにより、最も関連性が高く質の高い情報が最初に提示されることが保証されます。
スコアリング: LLMは各候補にスコアを割り当て、関連性や品質を反映します。これにより、ユーザーに最適な応答やドキュメントを選択するのに役立ちます。
LLMを再ランク付けとスコアリングに活用することで、システムはより正確で文脈に関連する情報を提供でき、全体的なユーザー体験が向上します。以下は、旅行代理店がユーザーの好みに基づいて旅行先を再ランク付けしスコアリングする方法の例です:
旅行代理店が顧客の好みに基づいて最適な旅行先を推薦したいとします。LLMは旅行先を再ランク付けし、スコアリングすることで、最も関連性の高い選択肢が提示されるようにします。
- ユーザーの好みを収集します。
- 潜在的な旅行先のリストを取得します。
- LLMを使用して、ユーザーの好みに基づいて旅行先を再ランク付けしスコアリングします。
以下は、Azure OpenAI Servicesを使用して前述の例を更新する方法です:
- Azureサブスクリプションが必要です。
- Azure OpenAIリソースを作成し、APIキーを取得します。
import requests
import json
class TravelAgent:
def __init__(self, destinations):
self.destinations = destinations
def get_recommendations(self, preferences, api_key, endpoint):
# Generate a prompt for the Azure OpenAI
prompt = self.generate_prompt(preferences)
# Define headers and payload for the request
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': f'Bearer {api_key}'
}
payload = {
"prompt": prompt,
"max_tokens": 150,
"temperature": 0.7
}
# Call the Azure OpenAI API to get the re-ranked and scored destinations
response = requests.post(endpoint, headers=headers, json=payload)
response_data = response.json()
# Extract and return the recommendations
recommendations = response_data['choices'][0]['text'].strip().split('\n')
return recommendations
def generate_prompt(self, preferences):
prompt = "Here are the travel destinations ranked and scored based on the following user preferences:\n"
for key, value in preferences.items():
prompt += f"{key}: {value}\n"
prompt += "\nDestinations:\n"
for destination in self.destinations:
prompt += f"- {destination['name']}: {destination['description']}\n"
return prompt
# Example usage
destinations = [
{"name": "Paris", "description": "City of lights, known for its art, fashion, and culture."},
{"name": "Tokyo", "description": "Vibrant city, famous for its modernity and traditional temples."},
{"name": "New York", "description": "The city that never sleeps, with iconic landmarks and diverse culture."},
{"name": "Sydney", "description": "Beautiful harbour city, known for its opera house and stunning beaches."},
]
preferences = {"activity": "sightseeing", "culture": "diverse"}
api_key = 'your_azure_openai_api_key'
endpoint = 'https://your-endpoint.com/openai/deployments/your-deployment-name/completions?api-version=2022-12-01'
travel_agent = TravelAgent(destinations)
recommendations = travel_agent.get_recommendations(preferences, api_key, endpoint)
print("Recommended Destinations:")
for rec in recommendations:
print(rec)-
初期化:
TravelAgentclass is initialized with a list of potential travel destinations, each having attributes like name and description. -
Getting Recommendations (
get_recommendationsmethod): This method generates a prompt for the Azure OpenAI service based on the user's preferences and makes an HTTP POST request to the Azure OpenAI API to get re-ranked and scored destinations. -
Generating Prompt (
generate_promptmethod): This method constructs a prompt for the Azure OpenAI, including the user's preferences and the list of destinations. The prompt guides the model to re-rank and score the destinations based on the provided preferences. -
API Call: The
requestslibrary is used to make an HTTP POST request to the Azure OpenAI API endpoint. The response contains the re-ranked and scored destinations. -
Example Usage: The travel agent collects user preferences (e.g., interest in sightseeing and diverse culture) and uses the Azure OpenAI service to get re-ranked and scored recommendations for travel destinations.
Make sure to replace your_azure_openai_api_key with your actual Azure OpenAI API key and https://your-endpoint.com/... にAzure OpenAIデプロイメントの実際のエンドポイントURLを入力します。
LLMを再ランク付けとスコアリングに活用することで、旅行代理店は顧客によりパーソナライズされた関連性の高い旅行推薦を提供し、全体的な体験を向上させることができます。
```markdown
パリの最高の美術館？"). - **ナビゲーション意図**: ユーザーは特定のウェブサイトやページに移動したいと考えています（例:「ルーブル美術館公式ウェブサイト」）。 - **取引意図**: ユーザーはフライト予約や購入などの取引を行おうとしています（例:「パリ行きのフライトを予約」）。
2. **コンテキスト認識**:
- ユーザーのクエリのコンテキストを分析することで、意図を正確に特定するのに役立ちます。これには、過去のインタラクション、ユーザーの好み、現在のクエリの具体的な詳細を考慮することが含まれます。
3. **自然言語処理 (NLP)**:
- NLP技術を使用して、ユーザーが提供する自然言語クエリを理解し解釈します。これには、エンティティ認識、感情分析、クエリ解析などのタスクが含まれます。
4. **パーソナライズ**:
- ユーザーの履歴、好み、フィードバックに基づいて検索結果をパーソナライズすることで、取得する情報の関連性を向上させます。
#### 実践例: 旅行代理店における意図を用いた検索
旅行代理店を例にとり、意図を用いた検索がどのように実装されるかを見てみましょう。
1. **ユーザーの好みを収集する**
```python
class Travel_Agent:
def __init__(self):
self.user_preferences = {}
def gather_preferences(self, preferences):
self.user_preferences = preferences
- ユーザーの意図を理解する
def identify_intent(query):
if "book" in query or "purchase" in query:
return "transactional"
elif "website" in query or "official" in query:
return "navigational"
else:
return "informational"- コンテキスト認識
def analyze_context(query, user_history):
# Combine current query with user history to understand context
context = {
"current_query": query,
"user_history": user_history
}
return context- 検索と結果のパーソナライズ
def search_with_intent(query, preferences, user_history):
intent = identify_intent(query)
context = analyze_context(query, user_history)
if intent == "informational":
search_results = search_information(query, preferences)
elif intent == "navigational":
search_results = search_navigation(query)
elif intent == "transactional":
search_results = search_transaction(query, preferences)
personalized_results = personalize_results(search_results, user_history)
return personalized_results
def search_information(query, preferences):
# Example search logic for informational intent
results = search_web(f"best {preferences['interests']} in {preferences['destination']}")
return results
def search_navigation(query):
# Example search logic for navigational intent
results = search_web(query)
return results
def search_transaction(query, preferences):
# Example search logic for transactional intent
results = search_web(f"book {query} to {preferences['destination']}")
return results
def personalize_results(results, user_history):
# Example personalization logic
personalized = [result for result in results if result not in user_history]
return personalized[:10] # Return top 10 personalized results- 使用例
travel_agent = Travel_Agent()
preferences = {
"destination": "Paris",
"interests": ["museums", "cuisine"]
}
travel_agent.gather_preferences(preferences)
user_history = ["Louvre Museum website", "Book flight to Paris"]
query = "best museums in Paris"
results = search_with_intent(query, preferences, user_history)
print("Search Results:", results)コード生成エージェントはAIモデルを使用してコードを作成・実行し、複雑な問題を解決しタスクを自動化します。
コード生成エージェントは生成AIモデルを使用してコードを作成・実行します。これらのエージェントは、さまざまなプログラミング言語でコードを生成・実行することで、複雑な問題を解決し、タスクを自動化し、貴重な洞察を提供します。
-
自動コード生成: データ分析、ウェブスクレイピング、機械学習などの特定のタスクに対応するコードスニペットを生成します。
-
RAGとしてのSQL: データベースからデータを取得・操作するためのSQLクエリを使用します。
-
問題解決: アルゴリズムの最適化やデータ分析など、特定の問題を解決するためのコードを作成・実行します。
データ分析用のコード生成エージェントを設計する場合、以下のように機能します:
-
タスク: データセットを分析してトレンドやパターンを特定します。
-
ステップ:
- データセットをデータ分析ツールにロードします。
- データをフィルタリング・集計するためのSQLクエリを生成します。
- クエリを実行して結果を取得します。
- 結果を使用して可視化や洞察を生成します。
-
必要なリソース: データセットへのアクセス、データ分析ツール、SQL機能。
-
経験: 過去の分析結果を活用して、将来の分析の精度と関連性を向上させます。
この例では、旅行計画を支援するためにコードを生成・実行する旅行代理店エージェントを設計します。このエージェントは、旅行オプションの取得、結果のフィルタリング、生成AIを使用した旅程の作成などのタスクを処理できます。
-
ユーザーの好みを収集する: 目的地、旅行日程、予算、興味などのユーザー入力を収集します。
-
データを取得するコードを生成する: フライト、ホテル、観光地に関するデータを取得するコードスニペットを生成します。
-
生成されたコードを実行する: 生成されたコードを実行してリアルタイム情報を取得します。
-
旅程を作成する: 取得したデータを個人化された旅行プランにまとめます。
-
フィードバックに基づいて調整する: ユーザーのフィードバックを受け取り、必要に応じてコードを再生成して結果を改善します。
- ユーザーの好みを収集する
class Travel_Agent:
def __init__(self):
self.user_preferences = {}
def gather_preferences(self, preferences):
self.user_preferences = preferences- データを取得するコードを生成する
def generate_code_to_fetch_data(preferences):
# Example: Generate code to search for flights based on user preferences
code = f"""
def search_flights():
import requests
response = requests.get('https://api.example.com/flights', params={preferences})
return response.json()
"""
return code
def generate_code_to_fetch_hotels(preferences):
# Example: Generate code to search for hotels
code = f"""
def search_hotels():
import requests
response = requests.get('https://api.example.com/hotels', params={preferences})
return response.json()
"""
return code- 生成されたコードを実行する
def execute_code(code):
# Execute the generated code using exec
exec(code)
result = locals()
return result
travel_agent = Travel_Agent()
preferences = {
"destination": "Paris",
"dates": "2025-04-01 to 2025-04-10",
"budget": "moderate",
"interests": ["museums", "cuisine"]
}
travel_agent.gather_preferences(preferences)
flight_code = generate_code_to_fetch_data(preferences)
hotel_code = generate_code_to_fetch_hotels(preferences)
flights = execute_code(flight_code)
hotels = execute_code(hotel_code)
print("Flight Options:", flights)
print("Hotel Options:", hotels)- 旅程を作成する
def generate_itinerary(flights, hotels, attractions):
itinerary = {
"flights": flights,
"hotels": hotels,
"attractions": attractions
}
return itinerary
attractions = search_attractions(preferences)
itinerary = generate_itinerary(flights, hotels, attractions)
print("Suggested Itinerary:", itinerary)- フィードバックに基づいて調整する
def adjust_based_on_feedback(feedback, preferences):
# Adjust preferences based on user feedback
if "liked" in feedback:
preferences["favorites"] = feedback["liked"]
if "disliked" in feedback:
preferences["avoid"] = feedback["disliked"]
return preferences
feedback = {"liked": ["Louvre Museum"], "disliked": ["Eiffel Tower (too crowded)"]}
updated_preferences = adjust_based_on_feedback(feedback, preferences)
# Regenerate and execute code with updated preferences
updated_flight_code = generate_code_to_fetch_data(updated_preferences)
updated_hotel_code = generate_code_to_fetch_hotels(updated_preferences)
updated_flights = execute_code(updated_flight_code)
updated_hotels = execute_code(updated_hotel_code)
updated_itinerary = generate_itinerary(updated_flights, updated_hotels, attractions)
print("Updated Itinerary:", updated_itinerary)テーブルのスキーマに基づくクエリ生成プロセスを強化するために、環境認識と推論を活用できます。以下はその例です:
-
スキーマの理解: システムはテーブルのスキーマを理解し、この情報を使用してクエリ生成を基盤にします。
-
フィードバックに基づく調整: システムはフィードバックに基づいてユーザーの好みを調整し、スキーマ内のどのフィールドを更新する必要があるかを推論します。
-
クエリの生成と実行: システムは新しい好みに基づいて更新されたフライトやホテルデータを取得するクエリを生成・実行します。
以下はこれらの概念を組み込んだPythonコードの例です:
def adjust_based_on_feedback(feedback, preferences, schema):
# Adjust preferences based on user feedback
if "liked" in feedback:
preferences["favorites"] = feedback["liked"]
if "disliked" in feedback:
preferences["avoid"] = feedback["disliked"]
# Reasoning based on schema to adjust other related preferences
for field in schema:
if field in preferences:
preferences[field] = adjust_based_on_environment(feedback, field, schema)
return preferences
def adjust_based_on_environment(feedback, field, schema):
# Custom logic to adjust preferences based on schema and feedback
if field in feedback["liked"]:
return schema[field]["positive_adjustment"]
elif field in feedback["disliked"]:
return schema[field]["negative_adjustment"]
return schema[field]["default"]
def generate_code_to_fetch_data(preferences):
# Generate code to fetch flight data based on updated preferences
return f"fetch_flights(preferences={preferences})"
def generate_code_to_fetch_hotels(preferences):
# Generate code to fetch hotel data based on updated preferences
return f"fetch_hotels(preferences={preferences})"
def execute_code(code):
# Simulate execution of code and return mock data
return {"data": f"Executed: {code}"}
def generate_itinerary(flights, hotels, attractions):
# Generate itinerary based on flights, hotels, and attractions
return {"flights": flights, "hotels": hotels, "attractions": attractions}
# Example schema
schema = {
"favorites": {"positive_adjustment": "increase", "negative_adjustment": "decrease", "default": "neutral"},
"avoid": {"positive_adjustment": "decrease", "negative_adjustment": "increase", "default": "neutral"}
}
# Example usage
preferences = {"favorites": "sightseeing", "avoid": "crowded places"}
feedback = {"liked": ["Louvre Museum"], "disliked": ["Eiffel Tower (too crowded)"]}
updated_preferences = adjust_based_on_feedback(feedback, preferences, schema)
# Regenerate and execute code with updated preferences
updated_flight_code = generate_code_to_fetch_data(updated_preferences)
updated_hotel_code = generate_code_to_fetch_hotels(updated_preferences)
updated_flights = execute_code(updated_flight_code)
updated_hotels = execute_code(updated_hotel_code)
updated_itinerary = generate_itinerary(updated_flights, updated_hotels, feedback["liked"])
print("Updated Itinerary:", updated_itinerary)-
スキーマ認識:
schemadictionary defines how preferences should be adjusted based on feedback. It includes fields likefavoritesandavoid, with corresponding adjustments. -
Adjusting Preferences (
adjust_based_on_feedbackmethod): This method adjusts preferences based on user feedback and the schema. -
Environment-Based Adjustments (
adjust_based_on_environmentメソッド): このメソッドはスキーマとフィードバックに基づいて調整をカスタマイズします。 -
クエリの生成と実行: システムは調整された好みに基づいて更新されたフライトとホテルデータを取得するコードを生成し、これらのクエリの実行をシミュレートします。
-
旅程の生成: システムは新しいフライト、ホテル、観光地のデータに基づいて更新された旅程を作成します。
システムを環境認識型にし、スキーマに基づいて推論することで、より正確で関連性の高いクエリを生成できるようになり、より良い旅行の推奨と個人化されたユーザー体験を提供できます。
SQL（Structured Query Language）はデータベースと対話するための強力なツールです。RAG（Retrieval-Augmented Generation）アプローチの一部として使用される場合、SQLはデータベースから関連データを取得し、AIエージェントの応答やアクションに情報を提供できます。
- データベースとの対話:
- SQLを使用してデータベースをクエリし、関連情報を取得し、データを操作します。
- 例: フライトの詳細、ホテル情報、観光地を旅行データベースから取得する。
- RAGとの統合:
- SQLクエリはユーザー入力と好みに基づいて生成されます。
- 取得されたデータは、個人化された推奨やアクションを生成するために使用されます。
- 動的クエリ生成:
- AIエージェントはコンテキストとユーザーのニーズに基づいて動的なSQLクエリを生成します。
- 例: 予算、日程、興味に基づいて結果をフィルタリングするSQLクエリをカスタマイズする。
- 自動コード生成: 特定のタスクに対応するコードスニペットを生成します。
- RAGとしてのSQL: データを操作するためにSQLクエリを使用します。
- 問題解決: 問題を解決するためのコードを作成・実行します。
例: データ分析エージェント:
- タスク: データセットを分析してトレンドを見つける。
- ステップ:
- データセットをロードする。
- データをフィルタリングするSQLクエリを生成する。
- クエリを実行して結果を取得する。
- 可視化と洞察を生成する。
- リソース: データセットへのアクセス、SQL機能。
- 経験: 過去の結果を使用して将来の分析を改善する。
- ユーザーの好みを収集する
class Travel_Agent:
def __init__(self):
self.user_preferences = {}
def gather_preferences(self, preferences):
self.user_preferences = preferences- SQLクエリを生成する
def generate_sql_query(table, preferences):
query = f"SELECT * FROM {table} WHERE "
conditions = []
for key, value in preferences.items():
conditions.append(f"{key}='{value}'")
query += " AND ".join(conditions)
return query- SQLクエリを実行する
import sqlite3
def execute_sql_query(query, database="travel.db"):
connection = sqlite3.connect(database)
cursor = connection.cursor()
cursor.execute(query)
results = cursor.fetchall()
connection.close()
return results- 推奨を生成する
def generate_recommendations(preferences):
flight_query = generate_sql_query("flights", preferences)
hotel_query = generate_sql_query("hotels", preferences)
attraction_query = generate_sql_query("attractions", preferences)
flights = execute_sql_query(flight_query)
hotels = execute_sql_query(hotel_query)
attractions = execute_sql_query(attraction_query)
itinerary = {
"flights": flights,
"hotels": hotels,
"attractions": attractions
}
return itinerary
travel_agent = Travel_Agent()
preferences = {
"destination": "Paris",
"dates": "2025-04-01 to 2025-04-10",
"budget": "moderate",
"interests": ["museums", "cuisine"]
}
travel_agent.gather_preferences(preferences)
itinerary = generate_recommendations(preferences)
print("Suggested Itinerary:", itinerary)- フライトクエリ
SELECT * FROM flights WHERE destination='Paris' AND dates='2025-04-01 to 2025-04-10' AND budget='moderate';- ホテルクエリ
SELECT * FROM hotels WHERE destination='Paris' AND budget='moderate';- 観光地クエリ
SELECT * FROM attractions WHERE destination='Paris' AND interests='museums, cuisine';SQLをRAG技術の一部として活用することで、旅行代理店のようなAIエージェントは関連性の高いデータを動的に取得し、正確で個人化された推奨を提供できます。
メタ認知はAIエージェントの能力を大幅に向上させる強力なツールです。メタ認知プロセスを組み込むことで、より知的で適応性が高く効率的なエージェントを設計できます。追加のリソースを活用して、AIエージェントにおけるメタ認知の魅力的な世界をさらに探求してください。
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