LangGraphで AIエージェントをまなんでいく - その2 チャットモデルを組み込んでみる-

pip install --quiet -U langchain_openai langchain_core langgraph

from pprint import pprint
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage

messages = [AIMessage(content=f"こんにちは！最近お使いの製品について何かお困りのことはありませんか？", name="Model")]
messages.append(HumanMessage(content=f"先週注文した商品がまだ届いていません。いつ届きますか？",name="Lance"))
messages.append(AIMessage(content=f"ご注文ありがとうございます。配送状況を確認しますので、注文番号を教えていただけますか？", name="Model"))
messages.append(HumanMessage(content=f"注文番号は12345です。", name="Lance"))

for m in messages:
    m.pretty_print()

pip install -U --quiet langchain-google-genai

## API KEYのセット
import os, getpass

def _set_env(var: str):
    if not os.environ.get(var):
        os.environ[var] = getpass.getpass(f"{var}: ")

_set_env("GOOGLE_API_KEY")

from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI

## Gemini-1.5_Flashのモデルを使用する
llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-1.5-flash")
result = llm.invoke(messages)
type(result)

result

from pprint import pprint
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI

messages = [SystemMessage(content=f"あなたは厳格で論理的な教師です。正確な情報を簡潔に伝えることを心がけてください。", name="System")]
messages.append(HumanMessage(content="二次方程式の解き方を教えてください。", name="Bob"))
for m in messages:
    m.pretty_print()

llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-1.5-flash")
result = llm.invoke(messages)
result

from pprint import pprint
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI

messages = [SystemMessage(content=f"あなたは親切で子ども向けの説明を得意とするアシスタントです。簡単でわかりやすい言葉を使ってください。", name="System")]
messages.append(HumanMessage(content="星ってどうして光っているの？", name="Bob"))
for m in messages:
    m.pretty_print()

llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-1.5-flash")
result = llm.invoke(messages)
result