SlashGPTは中島聡が開発したChatGPTなどのLLMエージェントを手軽に開発するためのツールです。SlashGPTを使えば、jsonファイルを記述するだけでChatGPTを使ったLLMエージェントやチャットアプリを手軽に、簡単につくることができます。

OpenAIから2023年6月に発表されたFunction callingにも対応し、プログラムを一切書くとことなく、Function callingとAPIサービスを連携させたLLMエージェントを作成することが可能です。

今回はspacexエージェントを例に、Function callingの使い方や動作原理を解説します。

Function callingを使ったマニュフェストの定義

SlashGPTのFunction callingの使い方を理解するには、事前に用意されているマニュフェストを参考にするのがよいです。
ここでは例として/spacexで利用できるspacexエージェントのマニュフェストを参照します。
レポジトリのmanifests/main/spacex.jsonにspacexのマニュフェストがあります。
マニュフェストから動作に影響がある部分を抜き出します。

{
  "title": "SpaceX Information",
  "functions": "./resources/functions/graphql.json",
  "resource": "./resources/templates/spacex.json",
  "actions": {
    "call_graphQL": {
      "graphQL": true,
      "url": "https://spacex-production.up.railway.app/graphql"
    }
  },
  "prompt": [
    "You are an expert in GraphQL and use call_graphQL function to retrieve necessary information.",
    "Ask for clarification if a user request is ambiguous.",
    "Here is the schema of GraphQL query:",
    "{resource}"
  ]
}

リソースファイルの

 "resource": "./resources/templates/spacex.json"

は、GraphQLのスキーマが定義されています。
resourceで定義されているので、promptの{resource}が置換されこのファイルが展開されます。
“Here is the schema of GraphQL query: {ファイルの中身〜〜〜}“のようになります

  "functions": "./resources/functions/graphql.json"

は、GPTに渡すFunction callingの定義で、LLMがクエリーに対して一致する情報があると、ここで定義した形式で情報を返してくれます。これがLLMに対してFunction callingを指定する肝となる部分です。このファイルの中を見ると

[
  {
    "name": "call_graphQL",
    "description": "access graphQL endpoint",
    "parameters": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "query": {
          "type": "string",
          "description": "graphQL query"
        }
      },
      "required": ["query"]
    }
  }
]

となっています。call_graphQLという関数名で、queryという文字型のデータを含むオブジェクトを返すようになっています。コメントにあるようにgraphQLのendpointへのクエリーとなっています。
さて、LLMの返却値にこの結果が含まれているときに、このcall_graphQLをどのように使うかし調べます。
再びマニュフェストを見るとactionsに

  "actions": {
    "call_graphQL": {
      "type": "graphQL",
      "url": "https://spacex-production.up.railway.app/graphql"
    }
  },

と、定義されています。call_graphQLが返ってきた場合には、urlに定義しているendpointに対してgraphQLのクエリーで問い合わせをします。
問い合わせた結果を、再び最初のユーザの質問と一緒にLLMになげることで、最終的な回答を作成します。

実際の動作

./SlashGPT.py 

でSlashGPTを起動し

/spacex

とエージェントを切り替えて、/sampleを動かしましょう。そうすると自動的に質問をします。

Who is CEO of SpaceX?

が呼び出され、resource, functionsを含んだクエリーをOpenAIのLLMに投げます。

すると,LLMからは

{
  "name": "call_graphQL",
  "arguments": "{\n  \"query\": \"{ company { ceo } }\"\n}"
}

という結果が返ってきます。この結果のargumentsをパースしオブジェクトに復号しspacexのgraphQLサーバにクエリーとして投げます。

spacexのサーバーからは

{"company": {"ceo": "Elon Musk"}}

と返ってきます。この結果を再びLLMに投げると

The CEO of SpaceX is Elon Musk.

と、完璧な応えが得られます。

余談ですが、試しに

CEOはだれ？

と日本語で聞くと

SpaceXのCEOはElon Muskです。

と、日本語で結果が得られます。

まとめ

spacexのマニュフェストを参考にFunction callingを使って外部のAPIと連携するサンプルをみました。これを参考に、マニュフェストを変更することで、プログラムを一切書くとことなくFunction callingを使ったLLMエージェントを作成することが可能となります。