マルチエージェントフレームワークのPostgresデータ分析ツールの最適化方法

複数エージェントのPostgresデータ分析ツールの改善

• 過去の3つのビデオで、AutoGen GB4の上にマルチエージェントフレームワークを構築し、オーケストレーターを作成した。

• しかし、現在のツールはわずか２つのPostgresテーブルのみを読み込むため、実際のプロダクションデータベース向けには不十分である。

• そのため、テーブルを指定し、トークン数と価格の見積もりを追加して、システムが自然言語クエリに関連するテーブルに焦点を当てられるように改善する。

• コードベースを再編成し、モジュールを作成し、コードの可読性を向上させた。

• エージェントの構成や機能マップを素早く作成するためのヘルパー関数を導入した。

複数エージェントのPostgresデータ分析ツールの改善

データベースのテーブルを自然言語のクエリにフィルタリングする

• 新しいタスクは、データベースのテーブルを自然言語のクエリにフィルタリングすることです。

• 具体的には、各テーブル名とその定義文をデータベースに組み込み、自然言語のクエリに対して最も関連性の高いテーブルを取得するための新しいメソッドが実装されました。

• 今回の実装では、単純な直感的な単語マッチングによってテーブル名をクエリに含まれるかどうかを確認し、含まれている場合にはそのテーブルを取得する方法に焦点が当てられています。

データベースのテーブルを自然言語のクエリにフィルタリングする

新しい機能の追加とコスト評価

• 新しい機能が追加されました。これにより、テーブル定義のリストを取得し、コストとトークンを評価するためのメソッドが追加されました。

• トークン数をカウントする機能が追加され、Postgresデータ分析システムのコストを把握することができるようになりました。

• Orchestratorには、get cost and tokensという新しい機能が追加され、各チームのコストとトークンが取得できます。

• llm estimate price and tokensメソッドを呼び出しており、現時点での価格は約6セントです。

• テーブル定義のリストがアプリケーションに入力される際にトークン化され、コストが取得されます。

• 各チームの実行コストとトークン数が可視化され、適切なプロンプトの作成やコスト対策に役立っています。

新しい機能の追加とコスト評価

データ可視化チームの解雇とクエリの最適化

• 上司からの指示でデータ可視化チームを解雇し、データエンジニアリングチームに責任を負わせることになった

• 新しいシステムではトークンの使用やコスト削減が注力されており、クエリ実行時のトークン使用量や組織コストを把握することができる

• クエリ実行時にトークンの使用量を管理し、コストを最小限に抑えながら正確な結果を得ることができる

• SQLクエリを最適化することで、データエンジニアリングチームの効率が向上し、コスト削減にも繋がる

• 失敗したクエリの改善も行われ、正確な結果を得られるようにするためには、細かな修正が必要である

データ可視化チームの解雇とクエリの最適化

データベース構築とオープンAIモデルの重要性

• ユーザーインターフェースを介して自然な言語で入力し、SQLクエリと結果を得るフロントエンドには、数万件の行が返される場合はCSVを返すか、それ未満の場合は表を表示する柔軟性が必要です。

• エージェントシステムを構築する際には、コストの監視とシステムの制限に真剣に向き合う必要があります。

• ローカルオープンソースモデルはGPT-3やGPT-4には遠く及ばないため、最適なテクノロジーを使用することが重要です。

• 他のYouTubeチャンネルが扱わない実用的なソフトウェアの構築に焦点を当てており、価値のある情報を提供することを目指しています。

• 自律的に作動するソフトウェアを利用して、これまでにない価値を創造することが可能であり、これが今最も価値のある活動であると信じています。

データベース構築とオープンAIモデルの重要性

Conclusion:

Postgresデータ分析システムをさらに強化し、自然言語クエリに対応させるための手法や重要性について、新しい視点を得ることができる内容となっています。