銀行ローン業務支援チャットボット試作後編～エージェント編～
ChatGPTのモデルの活用方法として有用なLangChainについて、ツールおよびエージェント機能を用い、簡単なエージェントを作成した例をご紹介します。
LangChainのツール機能とは？
LangChainのツール機能は、言語モデル単体では実行できない特定のタスクを実行するためのモジュールです。外部データの利用や計算などを実施する機能を作成・管理することができます。ツールは予めLangChainに備わっているものだけではなく、自作のものを利用することも可能です。今回試作した住宅ローン商品提案エージェントには、自作した計算ツールを与えています。
LangChainについては以前の記事もご参照ください。
LangChainのエージェント機能とは？
エージェントは、ユーザーからの指示や入力を受け取り、それに応じて適切なツールを選択し、指定されたタスクを自動的に実行する機能を持つロボットのようなシステムです。今回の例では1つのツールのみをエージェントに与えていますが、複数のツールを与え、その中からタスクに対して最適なものを選び処理を実施することが可能です。以下にイメージを示します。
図表１：エージェント機能のイメージ
※NSSOLグループ利用可およびイラストやのフリー素材を活用しFEGが作成
実践：住宅ローン商品提案エージェントの作成
今回は「ユーザーが税込年収を入力すると、その情報をもとに計算を行うツールを用いて、最適な住宅ローン商品を提案する」エージェントを作成しました。
使用モデル：gpt-35-turbo
使用言語：Python3.8.5
ツールと処理の概要
ここでは、エージェントがユーザーの入力をもとにツールを使用し、回答を行うまでのプロセスを図示しています。エージェントはあらかじめツールを与えられており、ユーザーの指示に基づき、必要に応じてツールを実行し得られた回答を返します。ここでエージェントに与えられているツールは、ユーザーの税込年収を入力として受け取り、各ローン商品の返済額を計算し、年間支払額が税込年収の40%以下となる商品の中から、最も金利の低いものを選択する処理を行っています。
図表2：ツールと処理の概要
※NSSOLグループ利用可およびイラストやのフリー素材を活用しFEGが作成
Chainlitを用いたエージェントのアプリケーション化
このエージェントを、Pythonでチャット画面を作成できるライブラリであるChainlitを利用して、ブラウザから実際に使用できるアプリケーションにします。ユーザーが自分の税込年収を入力すると、それに基づいて最適な住宅ローン商品を提案します。提案された商品には、提供する銀行名、借入限度額、金利、返済期間、そして月々の返済額が表示されます。
図表3 Chainlit上で住宅ローン商品提案ツールを用いる様子
おわりに
上記のように、ChatGPTとLangChainのツールおよびエージェント機能を活用することで、最適な住宅ローン商品を提案し、ユーザーにとってシンプルで効果的なソリューションを提供することが可能になりました。
このように、複雑なタスクを処理する際にはツールの活用が有効です。今回のケースのように、数学的な計算を含むタスクは本来言語モデルは不得手としていますが、ツールを用いることで正確に処理できます。このように、言語モデル単体では対応しきれない処理も、ツールを併用することでスムーズに行え、より高度なタスクにも対応できるようになります。
一方で、エージェントの開発や保守にはリソースが必要であり、さらにツールの使用方法を言語モデルに正確に理解させるための設計も求められます。また、ツールは事前に定義されたタスクにしか対応できないため、柔軟性に欠ける場合があります。前回の記事で紹介したRetrieval-Augmented Generation（RAG）を活用した場合は、言語モデルに膨大な社内文書や最新情報を取り込ませることができ、その結果広範なタスクに対応できるようになります。とはいえ、RAGによる知識の補完だけでは解決できないケースも存在し、そうした場合にはエージェントの活用が強力な解決策の一つとなります。このアプローチは、住宅ローン商品に限らず、さまざまな分野での応用が期待されます。
今回は簡単ではありますが、ChatGPTのモデルの活用方法として有用なLangChainについて、ツールおよびエージェント機能を用い、簡単なエージェントを作成した例をご紹介しました。当社では最先端技術の研究・調査を行っており、最新の調査結果を随時公開していきます。
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