AIエージェント活用事例
Views —

AIエージェント活用事例

今日の新着

44すべて 189件

全189件中 1〜20件

日常・趣味実装例

家にある材料と調理時間で3つのメニューを選ぶ

材料、人数、調理時間を入力すると、料理の候補と必要な追加材料、作り方の手順をまとめるそうです。

LangChain

使い方

  1. 材料をカンマで区切って--ingredientsに入力します。--timeには調理可能な時間、--servingsには人数を指定します。
  2. --dietで食事の条件を追加すると、モデルに一緒に送信されます。応答には3つのメニューと必要な材料、不足している材料、調理手順が含まれるそうです。
  3. プログラムが応答を読み取り、メニューごとの準備時間とレシピをターミナルに表示します。買い物の注文やキッチン機器の操作機能はありません。

結果

入力条件に合わせた料理候補を構造化して表示する例だそうです。実際に調理した結果や栄養成分の分析は含まれていません。

補足

コードの説明にはAgno方式という表現がありますが、実際の呼び出しはLangChainで構成されているそうです。メニューや栄養値はモデルが生成した値です。

出典

GitHub 原文 ↗

プロンプト例 · LangChain

[手元の材料]、[食べる人数]、[調理時間]、[除外する材料]でメニュー候補をまとめるツールを作成してください。agents/17-recipe-agentの入力項目と応答形式を確認し、PythonパッケージとAPI設定を準備してください。

各メニューごとに使用する材料、追加で必要な材料、手順と予想時間を表示してください。すでにある材料と新たに購入する材料を分け、除外条件のある材料を似た材料に勝手に置き換えないでください。元の栄養値は別資料で計算したものではないため、検証済みの栄養情報として表示しません。注文や購入はせず、候補表のみ作成してください。

材料が足りない場合や時間が短い場合も含めて確認します。材料リストと調理手順が一致しているか、除外した材料がソースや飾りとして再度使われていないか確認してください。結果物はメニュー候補表、追加材料リスト、実行案内と確認すべき条件です。実際の調理成功を測定したものとしては記載しないでください。