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LangChain Open Deep Researchとは?

LangChain Open Deep Researchとは?

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ttnyt8701

May 15, 2025
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  1. 目次 1. Open Deep Researchとは? 2. Open Deep Researchの利点 3.

    ワークフロー 4. マルチエージェント 5. ワークフロー vs マルチエージェント 6. サポート(LLMモデル / 検索API) 7. ハンズオン 8. 振り返り
  2. Open Deep Researchの利点 類似サービス • Gemini Deep Research • OpenAI

    Deep Research 利点 • 設定柔軟性 • コスト効率 • 新しいモデルやツールを柔軟に組み込める 設定柔軟性 : • レポート構造を細かく指定可能 • 使用するLLMモデルを自由に選択・変更可能 • 検索回数や反復回数を設定可能 • 使用する検索APIを自由に選択・変更可能
  3. ワークフロー: • Tavily API • Perplexity API • DuckDuckGo API

    • Linkup API • Exa API • Google Search API/Scrapper • ArXiv (物理学、数学、コンピュータサイエンスなどの学術論文 ) • PubMed (MEDLINE、生命科学ジャーナル、オンライン書籍からの生物医学文献 ) マルチエージェント: • Tavily API(将来的に他のツールもサポート予定) 検索APIのサポート
  4. LangChain: init_chat_model()でサポートされているモデルを使用できる LLMモデルのサポート プロバイダー • openai • anthropic • azure_openai

    • azure_ai • google_vertexai • google_genai • bedrock • bedrock_converse • cohere • fireworks • together • mistralai • huggingface • groq • ollama • google_anthropic_vertex • deepseek • ibm • nvidia • xai • perplexity