#Large Language Model (LLM)

コミュニティの皆さん、こんにちは。
この記事では、私のアプリケーションである iris-AgenticAI をご紹介します。

エージェンティック AI の登場により、人工知能が世界とやりとりする方法に変革的な飛躍をもたらし、静的なレスポンスが動的な目標主導の問題解決にシフトしています。 OpenAI の Agentic SDK を搭載した OpenAI Agents SDK を使用すると、抽象化をほとんど行わずに軽量で使いやすいパッケージでエージェンティック AI アプリを構築できます。 これは Swarm という前回のエージェントの実験を本番対応にアップグレードしたものです。
このアプリケーションは、人間のような適応性で複雑なタスクの推論、コラボレーション、実行を行える次世代の自律 AI システムを紹介しています。

アプリケーションの機能

• エージェントループ  🔄 ツールの実行を自律的に管理し、結果を LLM に送信して、タスクが完了するまで反復処理するビルトインのループ。
• Python-First 🐍 ネイティブの Python 構文（デコレーター、ジェネレーターなど）を利用して、外部の DSL を使用せずにエージェントのオーケストレーションとチェーンを行います。
• ハンドオフ 🤝 専門化されたエージェント間でタスクを委任することで、マルチエージェントワークフローをシームレスに調整します。
• 関数ツール ⚒️ @tool で Python 関数をデコレートすることで、エージェントのツールキットに即座に統合させます。
• ベクトル検索（RAG） 🧠 RAG 検索のためのベクトルストアのネイティブ統合。
• トレース 🔍 リアルタイムでエージェントワークフローの可視化、デバッグ、監視を行うためのビルトインのトレース機能（LangSmith の代替サービスとして考えられます）。
• MCP サーバー 🌐 stdio と HTTP によるモデルコンテキストプロトコル（MCP）で、クロスプロセスエージェント通信を可能にします。
• Chainlit UI 🖥️ 最小限のコードで対話型チャットインターフェースを構築するための統合 Chainlit フレームワーク。
• ステートフルメモリ 🧠 継続性を実現し、長時間実行するタスクに対応するために、セッション間でチャット履歴、コンテキスト、およびエージェントの状態を保持します。

コミュニティの皆さん、こんにちは。
従来のキーワードベースの検索では、ニュアンスのあるドメイン固有のクエリには対応できません。 ベクトル検索であれば、セマンティック認識を利用して、キーワードだけでなくコンテキストにも基づいたレスポンスを AI エージェントで検索して生成することができます。
この記事では、エージェンティック AI RAG（検索拡張生成）アプリケーションを作成手順を紹介します。

実装手順:

1. エージェントツールを作成する
   • インジェスト機能の追加: ドキュメント（例: InterSystems IRIS 2025.1 リリースノート）を自動的にインジェストしてインデックス作成を行います。
   • ベクトル検索機能の実装
2. ベクトル検索エージェントを作成する
3. Triage（メインエージェント）に渡す
4. エージェントを実行する

この連載記事を終えていなかったことに気付きました！

今日の記事では、フロントエンドから最適なオプションを選択できるように、テキストに最も類似する ICD-10 診断を抽出するプロダクションプロセスについて説明します。

診断の類似度検索:

アプリケーション内で、HL7 で受け取った診断リクエストを示す画面から、医療従事者が入力したテキストに最も近い ICD-10 診断を検索できます。

検索プロセスを高速化するために、HL7 メッセージを取得する際に受信した診断をベクトル化したテキストをデータベースに保存しました。 これを行うために、メッセージから診断コードを抽出し、ベクトルを生成するメソッドにそれを送信する単純な BPL を実装しました。

受信した診断をベクトル化するコードは以下のようになります。

開発者の皆様こんにちは。先日のWebinar「ベクトルであそぼう!」では、以下の内容でデータをベクトル化することの可能性をご紹介しました。

写真から魚の名前をあててみる

• マルチモーダルモデル CLIP を利用して画像によるテキストの検索

ベクトルを「見える化」する

• ベクトルを次元削減して 3 次元ベクトルに変換し、可視化

データの集まりを見る

• K-Means によるデータのクラスタリング

変なデータ (=アノマリ) を見つける

• K-Means による教師なしアノマリ検知や半教師ありアノマリ検知

一番お伝えしたかったのは 「データをベクトルに変換することで、データ利活用の幅が大きく広がる」 ということです。
本記事ではマルチモーダルAIおよびCLIPについておさらいし、Webinarでは時間の都合で触れきれなかったTips  - モダリティギャップというマルチモーダルモデル特有の現象についてお伝えします。

なお筆者は AI/機械学習の専門家ではありませんが、機械学習を利用したプロダクト・プロジェクトに携わり親しんでまいりました。ご質問・ご指摘などありましたらお気軽にコメント欄からお願いします。

マルチモーダル AI

近年、AI 分野では マルチモーダル AI が大きな注目を集めています。
「モーダル」とはデータの種類のことを指します。