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@alexweberk
Last active March 11, 2024 04:34
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Anthropic API で Function Callingを試す
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Display the rendered blob
Raw
{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# Anthropic API で Claude 3 のツール活用 Function Calling を試す\n",
"\n",
"今回は、Anthropic API を使って GPT-4 超えと話題の Claude 3 のツール活用(Function Calling)を試してみます。\n",
"Claude 3 では、GPT-4 同様、ツールの定義をすることで LLM にツールの活用をさせることができます。\n",
"Anthropic 自体が出しているツール活用用の Python のフレームワーク(?)がありましたので、それを使ってみます。\n",
"\n",
"今回試すにあたって、Web 検索を試したかったので、同時に Brave Search API も使ってみます。\n",
"\n",
"- Anthropic Tools: https://github.com/anthropics/anthropic-tools\n",
"- Brave Search API wrapper: https://github.com/kayvane1/brave-api\n",
"\n",
"どちらも API を利用するにあたってサインアップが必要なのでしたが、数分でできました。\n",
"Anthropic API の方は今なら$5 分のクレジットがもらえるようでしたので Claude 3 Opus などを API で試すチャンスです。\n"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## セットアップ\n",
"\n",
"まずは `.env` ファイルを作成して API_KEY を設定します。\n",
"\n",
"Claude を使うための API_KEY は Anthropic のサイトで取得できます。\n",
"https://console.anthropic.com/settings/keys\n",
"\n",
"また、Brave Search API を使うためには一度 Free プランに登録後、API_KEY を取得する必要があります。\n",
"https://api.search.brave.com/app/keys\n",
"\n",
"これらを `.env` ファイルに保存します。\n",
"`.env` ファイルの中身は以下のようになります。\n",
"\n",
"```\n",
"ANTHROPIC_API_KEY={your_anthropic_api_key}\n",
"BRAVE_API_KEY={your_brave_api_key}\n",
"```\n",
"\n",
"これを Python の `dotenv` で読み込みます。\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"True"
]
},
"execution_count": 5,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"from dotenv import load_dotenv\n",
"\n",
"load_dotenv()"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Anthropic が提供している[repo](https://github.com/anthropics/anthropic-tools) があったのですが、system_prompt をこちら側で定義できませんでした。そこで、repo をフォークし、system_prompt を設定できるようにしたものを作りました。今回は[この repo](https://github.com/alexweberk/anthropic-tools)をダウンロードします。\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 8,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"!git clone https://github.com/alexweberk/anthropic_tools.git\n",
"%cd anthropic_tools\n",
"!pip install -r requirements.txt"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Brave の Search API を使いやすくしたラッパーライブラリをダウンロードします。\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 17,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"!pip install brave-search -Uqq"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"準備が整いました。\n"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## Anthropic API におけるツール活用\n",
"\n",
"基本概念として用意されているのが `BaseTool` と `ToolUser` です。\n",
"\n",
"- `BaseTool` は API を叩くための基本的な機能を提供しています。\n",
"- `ToolUser` は `BaseTool` を使うエージェントの概念のようです。\n",
"\n",
"まずはサンプルコード通り試してみます。\n",
"\n",
"### BaseTool の定義\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 2,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"import datetime\n",
"\n",
"import zoneinfo\n",
"from anthropic_tools.tool_use_package.tools.base_tool import BaseTool\n",
"\n",
"\n",
"# BaseToolを継承してTimeOfDayToolを作成\n",
"class TimeOfDayTool(BaseTool):\n",
" \"\"\"現在の時刻を取得するツール。\"\"\"\n",
"\n",
" def use_tool(self, time_zone):\n",
" # 現在の時刻を取得\n",
" now = datetime.datetime.now()\n",
"\n",
" # 指定されたタイムゾーンに変換\n",
" tz = zoneinfo.ZoneInfo(time_zone)\n",
" localized_time = now.astimezone(tz)\n",
"\n",
" return localized_time.strftime(\"%H:%M:%S\")"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 3,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"# LLMに読み込ませるツールの定義\n",
"tool_name = \"get_time_of_day\"\n",
"tool_description = \"Retrieve the current time of day in Hour-Minute-Second format for a specified time zone. Time zones should be written in standard formats such as UTC, US/Pacific, Europe/London.\"\n",
"tool_parameters = [\n",
" {\n",
" \"name\": \"time_zone\",\n",
" \"type\": \"str\",\n",
" \"description\": \"The time zone to get the current time for, such as UTC, US/Pacific, Europe/London.\",\n",
" }\n",
"]\n",
"\n",
"time_of_day_tool = TimeOfDayTool(tool_name, tool_description, tool_parameters)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### ToolUser の定義\n",
"\n",
"次に、BaseTool を使う ToolUser(エージェント)の定義をします。\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 4,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"from anthropic_tools.tool_use_package.tool_user import ToolUser\n",
"\n",
"time_tool_user = ToolUser([time_of_day_tool])"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"それでは LLM に質問をなげてみます。\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"'\\n\\nThe current time in Tokyo, Japan is 17:03:15 (5:03:15 PM).'"
]
},
"execution_count": 5,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"messages = [{\"role\": \"user\", \"content\": \"What time is it in Tokyo?\"}]\n",
"time_tool_user.use_tools(messages, execution_mode=\"automatic\")"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"無事今の時間を取得するツールを活用し、回答ができました。\n"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## Brave Search API を試す\n",
"\n",
"今回ウェブを検索してその結果を元に回答するエージェントを作ってみたかったので、ウェブを検索するライブラリとして Brave Search API を試してみました。他にもいろんな API 提供サービスがあるので、この部分は何を使っても OK 可と思います。\n",
"\n",
"Brave Search API の使い勝手を把握するために、まずは簡単な検索を試してみます。\n",
"今回は Python で簡易に使えたらいいなと思い、[brave-api](https://github.com/kayvane1/brave-api)というラッパーライブラリを使ってみます。\n",
"\n",
"※Brave Search API の検索で使えるパラメーター一覧は[こちら](https://api.search.brave.com/app/documentation/web-search/query)です。\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"!pip install brave-search"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"[{'title': '原宿の歴史|東京原宿竹下通り観光ガイドマッ...',\n",
" 'url': Url('https://www.tour-harajuku.com/history.html'),\n",
" 'is_source_local': False,\n",
" 'is_source_both': False,\n",
" 'description': '江戸時代初期,この付近を千駄ヶ原と称し,かつて相模国から奥州へ行くための鎌倉街道の宿駅があったことから原宿といった地名が起こったといわれる。江戸時代は武家屋敷や寺院が並び,明治時代は華族の屋敷が...',\n",
" 'language': 'ja',\n",
" 'profile': {'name': 'Tour-harajuku',\n",
" 'url': Url('https://www.tour-harajuku.com/history.html'),\n",
" 'long_name': 'tour-harajuku.com',\n",
" 'img': Url('https://imgs.search.brave.com/efharKI-efqR7XHNY5dWCvf-ALtyQ54814iCMRZi0yI/rs:fit:32:32:1/g:ce/aHR0cDovL2Zhdmlj/b25zLnNlYXJjaC5i/cmF2ZS5jb20vaWNv/bnMvNjMzZjIzMmIx/ODJkMDIzZTNjY2Q0/MDAwYTBkMmFmN2Qw/MDUwMmVmZWRhNzY1/ZTUyOTRlOWJlNTA1/ZjAzY2Q0NC93d3cu/dG91ci1oYXJhanVr/dS5jb20v')},\n",
" 'family_friendly': True,\n",
" 'meta_url': {'scheme': 'https',\n",
" 'netloc': 'tour-harajuku.com',\n",
" 'hostname': 'www.tour-harajuku.com',\n",
" 'favicon': Url('https://imgs.search.brave.com/efharKI-efqR7XHNY5dWCvf-ALtyQ54814iCMRZi0yI/rs:fit:32:32:1/g:ce/aHR0cDovL2Zhdmlj/b25zLnNlYXJjaC5i/cmF2ZS5jb20vaWNv/bnMvNjMzZjIzMmIx/ODJkMDIzZTNjY2Q0/MDAwYTBkMmFmN2Qw/MDUwMmVmZWRhNzY1/ZTUyOTRlOWJlNTA1/ZjAzY2Q0NC93d3cu/dG91ci1oYXJhanVr/dS5jb20v'),\n",
" 'path': '› history.html'}}]"
]
},
"execution_count": 6,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"# https://api.search.brave.com/app/documentation/web-search/codes#country-codes\n",
"\n",
"from brave import Brave\n",
"\n",
"brave = Brave()\n",
"\n",
"query = \"原宿の歴史\"\n",
"num_results = 1\n",
"country = \"JP\"\n",
"search_lang = \"jp\"\n",
"ui_lang = \"ja-JP\"\n",
"\n",
"\n",
"search_results = brave.search(\n",
" q=query, count=num_results, country=country, search_lang=search_lang, ui_lang=ui_lang\n",
")\n",
"# web_resultsをアクセスすると検索結果が取得できる\n",
"search_results.web_results"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"検索結果の各ページの中身はまだ取得できていないので、取得するためには各ページにアクセスし、コンテンツを読み込むなどの処理が必要です。\n",
"\n",
"URL を取得するには下記で行けました。\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 10,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"'https://www.tour-harajuku.com/history.html'"
]
},
"execution_count": 10,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"# その中の`url`を取得する\n",
"str(search_results.web_results[0][\"url\"])"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"以前使ったことのある `trafilatura` というライブラリでメインコンテンツだけを抽出します。\n",
"\n",
"```\n",
"!pip install trafilatura\n",
"```\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 10,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"江戸時代初期,この付近を千駄ヶ原と称し,かつて相模国から奥州へ行くための鎌倉街道の宿駅があったことから原宿といった地名が起こったといわれる。江戸時代は武家屋敷や寺院が並び,明治時代は華族の屋敷が多かった。1906年(明治39年)の山手線延伸により原宿駅 が開業、1919年(大正8年)には明治神宮創建に合わせて表参道が整備された。終戦後は接収された代々木錬兵場跡地に米空軍の兵舎「ワシントンハイツ」が建設され、表参道沿いにはキディランド、オリエンタルバザー、富士鳥居といった米軍将兵とその家族向けの店が営業を始めるようになった。\n",
"1964年(昭和39年)には近隣の代々木体育館などを会場として東京オリンピックが開催。ワシントンハイツの場所に選手村が建設され、外国文化の洗礼を受けた若者たちによって「原宿族」が出現した。1966年(昭和41年)には原宿地区初の本格的ブティックである、マドモアゼルノンノンが開店し、モダンな喫茶店やアクセサリー店なども相次いで開店するように。1972年に地下鉄・明治神宮前駅が開業、1973年のパレフランス、1978年のラフォーレ原宿のオープンや、創刊されたばかりのファッション雑誌「アンアン」や「non-no」により原宿が紹介され、アンノン族が街を闊歩、原宿はファッションの中心地として全国的な名声を手に入れた。\n",
"80年代前半、原宿の歩行者天国で独特の派手なファッションでステップダンスを踊る「竹の子族」と呼ばれる若者であふれかえった。竹の子族の由来は、竹下通りにあるブティック竹の子で購入した服を着て踊っていたことが由来の一つと言われている。1978年(昭和53年)にはラフォーレ原宿開業し、この頃になると原宿はファッション・アパレルの中心として広く知られるようになり、流行の発信地になった。\n",
"1990年代には表参道に海外有名ファッションブランドの旗艦店が続々とオープン。そのかたわら、NIGOが神宮前四丁目にBAPEをオープンさせる。その界隈やキャットストリートには新たなファッショントレンドの店が並び、「裏原宿(ウラハラ)」と呼ばれる一角が形成された。2006年(平成18年)には表参道ヒルズがオープンし、2008年(平成20年)には東京メトロ副都心線が開業。ハワイ生まれパンケーキやフレイバーポップコーン、クレープといったスイーツ店に行列ができ、低価格帯の雑貨\n"
]
}
],
"source": [
"from trafilatura import extract, fetch_url\n",
"\n",
"url = str(search_results.web.results[0].url)\n",
"filename = \"textfile.txt\"\n",
"\n",
"document = fetch_url(url)\n",
"text = extract(document)\n",
"print(text[:1000])\n",
"\n",
"with open(filename, \"w\", encoding=\"utf-8\") as f:\n",
" f.write(text)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"以上で、Brave Search API を使用して検索結果を取得し、Trafilatura を使用して1つ目の検索結果からテキストを抽出ができました。\n"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 検索結果をもとに回答するエージェントを作成\n",
"\n",
"サンプルコードで大まかな流れはわかりましたので、Anthropic API と Brave Search API を使って、検索結果を元に回答する簡単なエージェントを作成してみます。\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"import re\n",
"\n",
"from anthropic_tools import BaseTool, ToolUser # noqa F401\n",
"from brave import Brave\n",
"from trafilatura import extract, fetch_url\n",
"\n",
"\n",
"# ウェブをリサーチするメインの関数を先に定義してしまいます。\n",
"def scrape_page(url: str) -> str:\n",
" \"\"\"指定されたURLからテキストを取得する。\"\"\"\n",
" document = fetch_url(url)\n",
" text = extract(document)\n",
" print(url)\n",
" print(\"-\" * 80)\n",
" print(text[:1000], \"...\" if len(text) > 1000 else \"\")\n",
" print(\"-\" * 80)\n",
"\n",
" return text\n",
"\n",
"\n",
"def research_web(query: str, max_doc_len: int = 10000) -> str:\n",
" \"\"\"ウェブから検索結果を取得し、最初の`max_doc_len`文字を返す。\"\"\"\n",
" print(\"### 検索を開始 > 検索語句:\", query) # 確認用\n",
" brave = Brave()\n",
"\n",
" # 検索条件\n",
" num_results = 1\n",
" country = \"JP\"\n",
" search_lang = \"jp\"\n",
" ui_lang = \"ja-JP\"\n",
"\n",
" # brave-searchを使ってwebから検索結果を取得\n",
" search_results = brave.search(\n",
" q=query,\n",
" count=num_results,\n",
" country=country,\n",
" search_lang=search_lang,\n",
" ui_lang=ui_lang,\n",
" )\n",
" url = str(search_results.web.results[0].url)\n",
" filename = re.sub(r\"[^a-zA-Z0-9_]\", \"_\", url) + \".txt\" # URLからファイル名を作成\n",
"\n",
" # URLからテキストを取得\n",
" text = scrape_page(url)\n",
"\n",
" with open(filename, \"w\", encoding=\"utf-8\") as f:\n",
" f.write(text)\n",
"\n",
" return text[:max_doc_len] # 長くなりすぎないように最初のmax_doc_len文字だけ返す\n",
"\n",
"\n",
"# BaseToolを継承してResearchWebToolを作成\n",
"class ResearchWebTool(BaseTool):\n",
" \"\"\"Tool to search the web for a query.\"\"\"\n",
"\n",
" def use_tool(self, query):\n",
" return research_web(query, max_doc_len=10000)\n",
"\n",
"\n",
"tool_name = \"research_web\"\n",
"tool_description = \"Research the web for a query.\"\n",
"tool_parameters = [{\"name\": \"query\", \"type\": \"str\", \"description\": \"The query to search for.\"}]\n",
"\n",
"research_web_tool = ResearchWebTool(tool_name, tool_description, tool_parameters)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"質問しやすいように簡単な関数を定義します。\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 7,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"# [{'role': 'user' or 'assistant', 'content': str}]\n",
"ConversationHistory = list[dict[str, str]]\n",
"\n",
"\n",
"def ask(\n",
" agent: ToolUser,\n",
" question: str,\n",
" history: ConversationHistory = [],\n",
" verbose: float = 0.0,\n",
") -> tuple[str, ConversationHistory]:\n",
" \"\"\"質問を受け取り、回答と会話履歴を返す。\"\"\"\n",
" history.append({\"role\": \"user\", \"content\": question})\n",
" response = agent.use_tools(\n",
" history,\n",
" execution_mode=\"automatic\",\n",
" verbose=verbose,\n",
" temperature=0.3,\n",
" )\n",
" history.append({\"role\": \"assistant\", \"content\": response})\n",
" return response, history"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"プロンプトを作るうえでは Anthropic 自体が出しているガイドがとても参考になりそうです。特に、XML タグでの定義がおすすめされているのが特徴的でした。\n",
"https://docs.anthropic.com/claude/docs/use-xml-tags\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 8,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"### 検索を開始 > 検索語句: 原宿の歴史\n",
"https://www.tour-harajuku.com/history.html\n",
"--------------------------------------------------------------------------------\n",
"江戸時代初期,この付近を千駄ヶ原と称し,かつて相模国から奥州へ行くための鎌倉街道の宿駅があったことから原宿といった地名が起こったといわれる。江戸時代は武家屋敷や寺院が並び,明治時代は華族の屋敷が多かった。1906年(明治39年)の山手線延伸により原宿駅 が開業、1919年(大正8年)には明治神宮創建に合わせて表参道が整備された。終戦後は接収された代々木錬兵場跡地に米空軍の兵舎「ワシントンハイツ」が建設され、表参道沿いにはキディランド、オリエンタルバザー、富士鳥居といった米軍将兵とその家族向けの店が営業を始めるようになった。\n",
"1964年(昭和39年)には近隣の代々木体育館などを会場として東京オリンピックが開催。ワシントンハイツの場所に選手村が建設され、外国文化の洗礼を受けた若者たちによって「原宿族」が出現した。1966年(昭和41年)には原宿地区初の本格的ブティックである、マドモアゼルノンノンが開店し、モダンな喫茶店やアクセサリー店なども相次いで開店するように。1972年に地下鉄・明治神宮前駅が開業、1973年のパレフランス、1978年のラフォーレ原宿のオープンや、創刊されたばかりのファッション雑誌「アンアン」や「non-no」により原宿が紹介され、アンノン族が街を闊歩、原宿はファッションの中心地として全国的な名声を手に入れた。\n",
"80年代前半、原宿の歩行者天国で独特の派手なファッションでステップダンスを踊る「竹の子族」と呼ばれる若者であふれかえった。竹の子族の由来は、竹下通りにあるブティック竹の子で購入した服を着て踊っていたことが由来の一つと言われている。1978年(昭和53年)にはラフォーレ原宿開業し、この頃になると原宿はファッション・アパレルの中心として広く知られるようになり、流行の発信地になった。\n",
"1990年代には表参道に海外有名ファッションブランドの旗艦店が続々とオープン。そのかたわら、NIGOが神宮前四丁目にBAPEをオープンさせる。その界隈やキャットストリートには新たなファッショントレンドの店が並び、「裏原宿(ウラハラ)」と呼ばれる一角が形成された。2006年(平成18年)には表参道ヒルズがオープンし、2008年(平成20年)には東京メトロ副都心線が開業。ハワイ生まれパンケーキやフレイバーポップコーン、クレープといったスイーツ店に行列ができ、低価格帯の雑貨 ...\n",
"--------------------------------------------------------------------------------\n"
]
},
{
"data": {
"text/plain": [
"'\\n\\n<search_quality_reflection>\\n検索結果は原宿の歴史について、江戸時代から現在に至るまでの変遷を詳しく説明しており、質問に対する十分な情報が得られていると思います。\\n</search_quality_reflection>\\n<search_quality_score>5</search_quality_score>\\n\\n<answer>\\n原宿の歴史についてまとめたで!\\n\\n江戸時代は千駄ヶ原言うて、鎌倉街道の宿場町やったんや。明治になって華族の屋敷街になって、1906年に山手線の原宿駅ができたんやな。\\n\\n戦後はアメリカ軍の施設ができて、その周りに洋風の店が増えてん。東京オリンピックの頃には「原宿族」言う若者文化が生まれて、ファッションの発信地になっていったわけや。\\n\\n70年代後半にはラフォーレ原宿ができて、ファッション雑誌でも取り上げられるようになって、全国的に有名になったんやな。80年代は竹の子族言うて派手なファッションの若者らが歩行者天国に集まってきよったわ。\\n\\n90年代からは表参道に海外ブランドの店が増えて、裏原宿言うトレンド発信地も生まれてん。最近ではスイーツ店なんかも人気やな。\\n\\nこんな感じで、江戸時代からずっとファッションと若者文化の中心地やったんが原宿の歴史や思うわ。これからもますます賑わうんとちゃうかな。\\n</answer>'"
]
},
"execution_count": 8,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"system_prompt = \"\"\"<role>あなたは日本の歴史に大変詳しいAIアシスタントです。\n",
"ユーザーの質問に対し、ウェブから情報を検索し、事実に基づく回答を返します。</role>\n",
"\n",
"<task>\n",
"フレンドリーな関西弁の口語体で返答してください。\n",
"必ず下記のワークフローに従って回答をしてください。\n",
"1. これまでの会話履歴を踏まえ、ユーザーの質問を言い換え、<question>として記録する\n",
"2. 質問を回答するのに必要な情報を得るのに最適な検索語句を考える\n",
"3. その検索語句を使ってウェブ検索を行う\n",
"4. 検索結果で得られたテキストに答えがない場合は、検索語句を変えて再度検索を行う。2回だめだったら諦めてユーザーに謝る。\n",
"5. 検索結果で得られたテキストを元に、質問に対する回答を作成して<answer>として回答する。\n",
"</task>\n",
"\"\"\"\n",
"\n",
"# エージェントを定義\n",
"agent = ToolUser(\n",
" [research_web_tool],\n",
" max_retries=3,\n",
" model=\"default\",\n",
" system_prompt=system_prompt,\n",
" temperature=0.3,\n",
" verbose=0.0,\n",
")\n",
"\n",
"conversation_history = []\n",
"\n",
"question = \"原宿の歴史について教えて下さい。\"\n",
"\n",
"response, conversation_history = ask(agent, question, conversation_history, verbose=0.0)\n",
"\n",
"response"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 9,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"[{'role': 'user', 'content': '原宿の歴史について教えて下さい。'},\n",
" {'role': 'assistant',\n",
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"原宿の歴史についてまとめたで!\n",
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"江戸時代は千駄ヶ原言うて、鎌倉街道の宿場町やったんや。明治になって華族の屋敷街になって、1906年に山手線の原宿駅ができたんやな。\n",
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"戦後はアメリカ軍の施設ができて、その周りに洋風の店が増えてん。東京オリンピックの頃には「原宿族」言う若者文化が生まれて、ファッションの発信地になっていったわけや。\n",
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"70年代後半にはラフォーレ原宿ができて、ファッション雑誌でも取り上げられるようになって、全国的に有名になったんやな。80年代は竹の子族言うて派手なファッションの若者らが歩行者天国に集まってきよったわ。\n",
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"90年代からは表参道に海外ブランドの店が増えて、裏原宿言うトレンド発信地も生まれてん。最近ではスイーツ店なんかも人気やな。\n",
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"### 検索を開始 > 検索語句: 竹の子族 由来\n",
"https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%AB%B9%E3%81%AE%E5%AD%90%E6%97%8F\n",
"--------------------------------------------------------------------------------\n",
"竹の子族\n",
"竹の子族(たけのこぞく)は、野外で独特の派手な衣装でディスコサウンドに合わせて「ステップダンス」を踊るという風俗またはその参加者の総称。\n",
"1980年代前半東京都・原宿の代々木公園横に設けられた歩行者天国で、ラジカセを囲み路上で踊っていた。ブーム最盛期は1980年(昭和55年)で[1][2][3]、この頃には名古屋市など地方都市の公園や、東京では吉祥寺や池袋でも小規模ながら竹の子族が踊っていたという。\n",
"概要[編集]\n",
"「竹の子族」の由来は諸説あるが、自作以外の衣装を1978年(昭和53年)に開業した「ブティック竹の子」で購入していたことが「竹の子族」の由来の一つと言われている[2]。街頭や路上で若者グループが音楽に合わせてパフォーマンスを表現するブームの先駆けともいえる。\n",
"新宿の殆どのディスコが竹の子禁止にして追い出された為にホコ天に流れた(大人数で輪になってフロアを占拠し他の人が踊れない為)。\n",
"グループは主に首都圏の中学・高校生で構成され、歩行者天国が開催される休祭日に原宿歩行者天国(ホコ天)に集合し、ホコ天終了時まで踊っていた。また、ホコ天が開催されなかった場合は、代々木公園内や公園入口、NHK放送センター近くの渋谷方面へ向かう歩道橋近辺であった。\n",
"「竹の子族」の若者たちで原宿歩行者天国は溢れ返り、そのブーム最盛期にはメンバーが2,000名以上いたと言われている。聴衆の多さから移動もままならなくなったことも多かった[1]。ラジカセから流す曲はディスコサウンドが中心であった(「アラベスク」「ヴィレッジ・ピープル」「ジンギスカン」等の80年代キャンディーポップス)[2]。\n",
"竹の子族の衣装は、そのチームごとに特色のある衣装をデザインし制作していた。これらは主に原色と大きな柄物の生地を多用したファッションで、『アラビアンナイト』の世界のような奇想天外なシルエットが注目を集め[2]、化粧についても男女問わず多くの注目を引こうと鮮やかなメイクをしていた。竹の子族の生みの親として広く知られるようになった大竹竹則がオーナーを務める「ブティック竹の子」では、竹の子族ブーム全盛期の1980年(昭和55年)、竹の子族向けの衣装が年間10万着も販売されたという[3]「ローラー族」が1950年代のアメリカをモチーフにしていたのとは対照的に、竹の子族のファッションは東洋回帰を思わせる ...\n",
"--------------------------------------------------------------------------------\n",
"\n",
"\n",
"<search_quality_reflection>\n",
"検索結果から、竹の子族の由来や特徴について詳しく知ることができました。\n",
"名前の由来は、「ブティック竹の子」で衣装を購入していたことが一説とのことです。\n",
"1980年代前半に原宿の歩行者天国で派手な衣装を着て踊るグループとして大流行し、最盛期には2000人以上のメンバーがいたそうです。\n",
"ファッションや若者文化の象徴的な存在だったことがよくわかりました。\n",
"</search_quality_reflection>\n",
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"竹の子族っちゅうんは、1980年代前半に原宿の歩行者天国で大流行したグループのことやな。\n",
"派手な衣装着て、ラジカセの音楽に合わせてステップダンス踊っとったんや。\n",
"\n",
"名前の由来は諸説あるみたいやけど、「ブティック竹の子」いうとこで衣装買うとったからそう呼ばれるようになったんが有力らしいわ。\n",
"最盛期の1980年頃には2000人以上のメンバーがおって、毎週日曜日には原宿のホコ天に10万人近く人が集まるほどの人気やったんやて!\n",
"\n",
"東洋風のカラフルでインパクトのある衣装がトレードマークで、若者文化のシンボル的な存在やったみたいやな。\n",
"ファッションの面でも注目されとったし、芸能界にスカウトされるメンバーもおったらしいわ。\n",
"\n",
"まあ、80年代を象徴する若者グループのひとつやったんが竹の子族いうわけやな。\n",
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"question = \"なるほど。「竹の子族」って何?名前の由来は?\"\n",
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"いい感じに生成できました。\n"
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"## 終わりに\n",
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"以上、Anthropic API と Brave Search API を使って、検索結果を元に回答するエージェントを作成してみました。\n",
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"後日談ですが、よく見ると `anthropic-tools` には `brave_search_tool.py` というツールがすでに用意されていました(README では見つけられなかったのですが...)。もしかしたら今回やったことがもう少し簡単にできるかもしれません。\n",
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"ここまでお読みいただきありがとうございます。少しでも参考になればと思います。\n",
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"もし似たようなコンテンツに興味があれば、フォローしていただけると嬉しいです:\n",
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"- [note](https://note.com/alexweberk/) と\n",
"- [Twitter](https://twitter.com/alexweberk)\n",
"\n",
"https://twitter.com/alexweberk\n",
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"今回使った Notebook の Gist: https://gist.github.com/alexweberk/2268254b7a484c08a9ec718d2cf3b2a8\n"
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