LLMマルチエージェントによるチャットアプリケーションの構築

2024/05/23(木)19:30 〜 21:00 開催

ブックマーク

#大規模言語モデル（LLM）, #人工知能, #スタートアップ

イベント内容

概要

PharmaXは、オンライン完結で医薬品を購入することが可能な薬局を運営するスタートアップです。PharmaXでは、薬剤師がチャットする内容をLLMでサジェストするシステムを本番運用しています。
オンライン薬局のビジネスモデルにとっては、薬剤師の生産性を向上させることがビジネス上の肝だからです。

LLMで精度高くチャットをサジェストするには、チャット相手であるユーザーのステータスに合わせてLLMエージェントを切り替えていくという考え方が必要です。また、エージェントを切り替えるためには、一段メタ的な視点で今のユーザーのステータスを判断する必要があります。
さらに、ほぼ人間が修正する必要のないレベルでのチャットのサジェストを行うのであれば、サジェスト内容を評価し、評価が一定の水準を下回れば自動で修正されたサジェスト内容が出てくることが望ましいでしょう。

このようにPharmaXでは、異なる役割のエージェントを複数組み合わせたマルチエージェントによるチャット・サジェストシステムを構築しています。
この勉強会では、マルチエージェントなLLMアプリケーションを開発・運用する上での工夫や今後の展望についてお話します。

※ 今回は資料とアーカイブ動画の公開を行いません

※本イベントは発表者の上野が自社にて行ったイベント『LLMマルチエージェントによるチャットアプリケーションの構築』の内容と7割程度被ります。今回のためのアップデート内容は含まれます。

こんな人におすすめ

LLMアプリケーション開発の最新トレンドを知りたい方
マルチエージェントなLLMアプリケーションの開発・運用事例を知りたい方
LLMアプリケーションを開発して本番運用しているorしようとしているPdM・エンジニアの方

対象者

LLM・AIの基礎知識のある方（数学的な話はあまり出てきませんが、LLMとは？のような基礎的な解説はしません）
少しでもLLMを活用したアプリケーション開発をしたことがある方

アジェンダ

PharmaXのプロダクトの簡単な説明
LLMマルチエージェントによるチャットアプリケーションの構成
LLMエージェントの設計上の工夫

参考資料

実験管理・評価

PharmaXの取り組み

LLMを活用してオンライン薬局のオペレーションを自動化した話

会場

Zoomウェビナーでの開催となります

※ 参加登録してくださった方に、このページ上部の「参加者への情報」の欄にZoomのURLが表示されます。

タイムテーブル

時刻	内容
19:30	はじめに
19:35	講座
20:50	質疑応答
21:00	終了

※質疑の内容や数などにより、終了時刻が前後する可能性があります。

発表者プロフィール

PharmaX株式会社取締役・エンジニアリング責任者上野彰大

東京大学農学生命科学研究科卒業。大阪府堺市出身。新卒でIGPI（経営共創基盤）に入社し、2018年12月にPharmaX株式会社（旧・株式会社YOJO Technologies）を共同創業。全社戦略、エンジニアリング責任者。趣味でエンジニアリング勉強会を数年続けている。得意なのは、統計、機械学習、データ分析。