LangGraphを使ったHuman in the loop

機械学習の社会実装勉強会第42回 (https://machine-learning-workshop.connpass.com/event/341138/) の発表資料です。

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1. LangGraphを使ったHuman in the loop 機械学習の社会実装勉強会 第42回 (2024/12/28) 1
2. 自己紹介 名前: 西岡 賢一郎 X: @ken_nishi LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/kenichiro-nishioka/ Facebook: https://www.facebook.com/kenichiro.nishioka note: https://note.com/kenichiro YouTube: https://www.youtube.com/@kenichiro-nishioka 経歴 東京大学で位置予測アルゴリズムを研究し博士 (学術) を取得 東京大学の博士課程在学中にデータサイエンスをもとにしたサービスを提供する株式会社トライディアを 設立 トライディアを別のIT会社に売却し、CTOとして3年半務め、2021年10月末にCTOを退職 株式会社データインフォームド (CEO)・株式会社ディースタッツ (CTO)・CDPのスタートアップ (Sr. CSM) 自社および他社のプロダクト開発チーム・データサイエンスチームの立ち上げ経験 2
3. 本日のアジェンダ 1. 概要 LLMアプリケーションにおけるHITLの意義 主要なデザインパターンとユースケース interrupt機能による実装方法 2. 期待される効果 LLM出力の品質向上 柔軟な制御フローの実現 開発効率の向上 3
4. Human in the loopの基本概念 なぜHITLが必要か LLMの出力における不確実性への対応 重要な判断における人間の介入 プロセスの信頼性確保 主要なアクション 承認/却下（Approve/Reject） State編集（Edit State） 入力要求（Get Input） 4
5. Human in the loopの例 5
6. デザインパターン1: Approve/Reject Pattern 目的: クリティカルな操作前の確認 特徴: プロセスの一時停止 承認/却下に基づくルーティング 代替アクションの実行 ユースケース: API呼び出し、重要な決定 6
7. デザインパターン2: Edit State Pattern 目的: Stateの確認と修正 特徴: 現在のStateの提示 編集可能な形式での表示 変更の反映と検証 ユースケース: 生成内容の修正、パラメータ調整 生成された回答をLLMに評価させ修正する 7
8. デザインパターン3: Get Input Pattern 目的: 明示的な入力の収集 特徴: 特定ステップでの入力要求 マルチターン対話のサポート コンテキストの拡充 ユースケース: 情報収集、意図の明確化 8
9. Human in the loopを実現するLangGraphの機能 interrupt: Graphの処理を一時停止 Command: Stateの更新, 処理再開, フロー制御 9
10. interrupt機能の基本 目的と役割 プロセスを一時停止して人間の介入を可能にする 現在のStateをクライアントに提示 人間からの入力を受け取って処理を再開 動作の仕組み ノード内でinterrupt()を呼び出し GraphInterrupt例外が発生してプロセスが停止 Stateが保存され、クライアントに通知 人間からの入力後、同じノードから処理を再開 10
11. Command機能の詳細 State更新（update）の使い方 人間からの入力でStateを更新 例：生成テキストの編集内容を反映, 承認情報の追加 処理再開（resume）の制御 interrupt後の再開値の指定 例：承認/却下の判断結果, 編集された内容 フロー制御（goto）のパターン 単純な遷移, 条件付き遷移, 複数ステップの指定 11
12. 実装時の重要ポイント 1. State管理の考慮事項 チェックポインターの必要性: Stateの保存と復元に必須, セッション管理との連携 再実行時の考慮: 同じノードが複数回実行される可能性, べき等性の確保 2. 複数のinterruptの取り扱い 順序管理の重要性: 実行順序に基づく対応付け, スコープの理解 エラー処理: タイムアウトの設定, 例外時の代替フロー 3. ユーザビリティの考慮 適切なタイミングでの介入, 必要な情報の提示, 分かりやすい選択肢の提供 12
13. まとめ1 デザインパターンと実装戦略 Approve/Reject Pattern ユースケース：API実行承認、重要な更新の確認、リスク判断 -実装のポイント：明確な判断基準の設定、代替フローの準備 Edit State Pattern ユースケース：LLM出力の修正、パラメータ調整、データの補完 実装のポイント：Stateの永続化、変更履歴の管理 Get Input Pattern ユースケース：追加情報の収集、意図の明確化、選択肢の提示 実装のポイント：適切なプロンプト設計、タイムアウト管理 13
14. まとめ2 コア機能の活用ポイント interrupt機能: チェックポインターの設定、状態管理の設計、エラー処理戦略 Command機能: 状態更新の管理、フロー制御の最適化、再開ロジックの実装 実装のベストプラクティス 小規模なプロトタイプからの段階的な機能追加 明確な介入ポイントと判断基準の設定 エラー処理とリカバリー戦略の確立 ユーザビリティとパフォーマンスの最適化 14
15. お問い合わせ お仕事の依頼・機械学習・LLMの実装のご相談は、X, LinkedIn, Facebookなどで DMをください 機械学習を社会実装する仲間も募集中!! 15