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LangGraphを用いたAIアプリケーションにおけるメモリ永続化の実践

 LangGraphを用いたAIアプリケーションにおけるメモリ永続化の実践

機械学習の社会実装勉強会 第38回 (https://machine-learning-workshop.connpass.com/event/328440/) の発表資料です。

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  1. 自己紹介 名前 : 西岡 賢一郎 Twitter: @ken_nishi note: https://note.com/kenichiro YouTube:

    【経営 xデータサイエンス x開発】西岡 賢一郎のチャンネル 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 東京大学博士課程在学中にデータサイエンスのサービスを提供する株式会社 トライディアを設立 トライディアを売却し、 CTOとして 3年半務め、 2021年 10月末に CTOを退職 CDPのスタートアップ (Sr. CSM)・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) 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 3
  2. LangGraph v0.2 の変更 変数名変更 thread_ts → checkpoint_id parent_ts → parent_checkpoint_id

    import方法の変更 旧 : from langgraph.checkpoint import BaseCheckpointSaver 新 : from langgraph.checkpoint.base import BaseCheckpointSaver SQLiteチェックポインターが分離 : langgraph-checkpoint-sqlite 10
  3. Checkpointerの使用例 from langgraph.graph import StateGraph from langgraph.checkpoint.sqlite import SqliteSaver #

    グラフの構築 builder = StateGraph(State) # graphをcompileするときにcheckpointerを指定 with SqliteSaver.from_conn_string(":memory:") as memory: graph = builder.compile(checkpointer=memory) 11