diff --git a/README.md b/README.md index b698bb8..8fca6b4 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -6,75 +6,8 @@ # template-langgraph -This is a template repository for Python +A comprehensive LangGraph template for building AI Agents with Python. -## Prerequisites +## Documentation -- [Python 3.10+](https://www.python.org/downloads/) -- [uv](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/) -- [GNU Make](https://www.gnu.org/software/make/) - -## Development instructions - -### Local development - -Use Makefile to run the project locally. - -```shell -# help -make - -# install dependencies for development -make install-deps-dev - -# run tests -make test - -# run CI tests -make ci-test -``` - -### Docker development - -```shell -# build docker image -make docker-build - -# run docker container -make docker-run - -# run CI tests in docker container -make ci-test-docker -``` - -## Deployment instructions - -### Docker Hub - -To publish the docker image to Docker Hub, you need to [create access token](https://app.docker.com/settings/personal-access-tokens/create) and set the following secrets in the repository settings. - -```shell -gh secret set DOCKERHUB_USERNAME --body $DOCKERHUB_USERNAME -gh secret set DOCKERHUB_TOKEN --body $DOCKERHUB_TOKEN -``` - -### Azure Static Web Apps - -```shell -RESOURCE_GROUP_NAME=your-resource-group-name -SWA_NAME=your-static-web-app-name - -# Create a static app -az staticwebapp create --name $SWA_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME - -# Retrieve the API key -AZURE_STATIC_WEB_APPS_API_TOKEN=$(az staticwebapp secrets list --name $SWA_NAME --query "properties.apiKey" -o tsv) - -# Set the API key as a GitHub secret -gh secret set AZURE_STATIC_WEB_APPS_API_TOKEN --body $AZURE_STATIC_WEB_APPS_API_TOKEN -``` - -Refer to the following links for more information: - -- [Deploying to Azure Static Web App](https://docs.github.com/en/actions/use-cases-and-examples/deploying/deploying-to-azure-static-web-app) -- [Create a static web app: `az staticwebapp create`](https://learn.microsoft.com/en-us/cli/azure/staticwebapp?view=azure-cli-latest#az-staticwebapp-create) +See the [documentation](https://ks6088ts-labs.github.io/template-langgraph/) for more information. diff --git a/docs/deployment.md b/docs/deployment.md new file mode 100644 index 0000000..12ab595 --- /dev/null +++ b/docs/deployment.md @@ -0,0 +1,31 @@ +## Deployment instructions + +### Docker Hub + +To publish the docker image to Docker Hub, you need to [create access token](https://app.docker.com/settings/personal-access-tokens/create) and set the following secrets in the repository settings. + +```shell +gh secret set DOCKERHUB_USERNAME --body $DOCKERHUB_USERNAME +gh secret set DOCKERHUB_TOKEN --body $DOCKERHUB_TOKEN +``` + +### Azure Static Web Apps + +```shell +RESOURCE_GROUP_NAME=your-resource-group-name +SWA_NAME=your-static-web-app-name + +# Create a static app +az staticwebapp create --name $SWA_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME + +# Retrieve the API key +AZURE_STATIC_WEB_APPS_API_TOKEN=$(az staticwebapp secrets list --name $SWA_NAME --query "properties.apiKey" -o tsv) + +# Set the API key as a GitHub secret +gh secret set AZURE_STATIC_WEB_APPS_API_TOKEN --body $AZURE_STATIC_WEB_APPS_API_TOKEN +``` + +Refer to the following links for more information: + +- [Deploying to Azure Static Web App](https://docs.github.com/en/actions/use-cases-and-examples/deploying/deploying-to-azure-static-web-app) +- [Create a static web app: `az staticwebapp create`](https://learn.microsoft.com/en-us/cli/azure/staticwebapp?view=azure-cli-latest#az-staticwebapp-create) diff --git a/docs/development.md b/docs/development.md new file mode 100644 index 0000000..267c886 --- /dev/null +++ b/docs/development.md @@ -0,0 +1,39 @@ +## Development instructions + +### Local development + +Use Makefile to run the project locally. + +```shell +# help +make + +# install dependencies for development +make install-deps-dev + +# run tests +make test + +# run CI tests +make ci-test +``` + +### Testing + +```shell +# Run all tests for AI agents +bash scripts/test_all.sh +``` + +### Docker development + +```shell +# build docker image +make docker-build + +# run docker container +make docker-run + +# run CI tests in docker container +make ci-test-docker +``` diff --git a/docs/faq.md b/docs/faq.md new file mode 100644 index 0000000..19126b1 --- /dev/null +++ b/docs/faq.md @@ -0,0 +1,21 @@ +## FAQ + +### Docker Compose で Elasticsearch を起動できない + +**現象:** + +WSL2 上で `docker compose up elasticsearch` を実行した際に、以下のエラーが発生する + +`java.lang.IllegalStateException: failed to obtain node locks, tried [/usr/share/elasticsearch/data]; maybe these locations are not writable or multiple nodes were started on the same data path?` + +**原因:** + +Elasticsearch がデータディレクトリ（/usr/share/elasticsearch/data）にロックファイルを作成できないことを示しています。 + +**対処方法:** + +ディレクトリの権限を修正するために、以下のコマンドを実行してください。 + +```shell +sudo chown -R 1000:1000 ./assets/es_data +``` diff --git a/docs/images/jupyterlab.png b/docs/images/jupyterlab.png new file mode 100644 index 0000000..8fd7535 Binary files /dev/null and b/docs/images/jupyterlab.png differ diff --git a/docs/images/langgraph-studio.png b/docs/images/langgraph-studio.png new file mode 100644 index 0000000..c9b16a7 Binary files /dev/null and b/docs/images/langgraph-studio.png differ diff --git a/docs/index.md b/docs/index.md index fdde40a..8939e76 100644 --- a/docs/index.md +++ b/docs/index.md @@ -1,39 +1,253 @@ -# template-langgraph +# LangGraph AI Agent Template -## Overview +A comprehensive template project for building AI agents using [LangGraph](https://langchain-ai.github.io/langgraph/), demonstrating various agent patterns, tool integration, and real-world use cases. + +## What is LangGraph? + +[LangGraph](https://langchain-ai.github.io/langgraph/) is a framework built on top of [LangChain](https://python.langchain.com/) that enables you to create stateful, multi-agent workflows. Unlike traditional chatbots that handle single interactions, LangGraph allows you to build complex AI systems that can: + +- Maintain conversation state across multiple turns +- Use tools and external APIs +- Implement complex reasoning patterns +- Coordinate multiple AI agents +- Handle cyclical workflows and conditional logic + +This template demonstrates these capabilities through practical examples using a fictional system called "KABUTO" for troubleshooting scenarios. + +## Project Overview + +This project showcases different AI agent patterns and architectures, from simple tool-calling agents to complex multi-agent systems. The examples use a fictional technical support scenario to demonstrate how agents can retrieve information from multiple data sources and provide structured responses. + +### Why This Template Exists + +Most AI applications need to: + +1. **Access external information** - LLMs don't have access to your specific data +2. **Use tools** - Perform actions beyond text generation +3. **Maintain context** - Remember previous interactions +4. **Handle complex workflows** - Break down tasks into manageable steps + +This template provides working examples of all these patterns using LangGraph. + +## Prerequisites + +- [Python 3.10+](https://www.python.org/downloads/) +- [uv](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/) - Modern Python package manager +- [GNU Make](https://www.gnu.org/software/make/) - For running common tasks +- [Docker](https://www.docker.com/) - For running vector databases (optional) + +## Quick Start + +### 1. Environment Setup ```shell -# Set up environment +# Clone the repository +git clone https://github.com/ks6088ts-labs/template-langgraph.git +cd template-langgraph + +# Install Python dependencies +uv sync --all-extras + +# Create environment configuration +cp .env.template .env +# Edit .env with your API keys (Azure OpenAI, etc.) +``` + +### 2. Start Supporting Services (Optional) + +For full functionality, start the vector databases: + +```shell +# Start Qdrant and Elasticsearch using Docker docker compose up -d ``` -## Testing +### 3. Initialize Data Sources + +**Set up Qdrant vector database:** + +```shell +uv run python scripts/qdrant_operator.py add-documents \ + --collection-name qa_kabuto \ + --verbose +``` + +**Set up Elasticsearch search index:** + +```shell +uv run python scripts/elasticsearch_operator.py create-index \ + --index-name docs_kabuto \ + --verbose +``` + +## Project Structure + +### Core Components + +- **`data/`** - Sample data for the fictional KABUTO system (PDFs, FAQs, troubleshooting guides) +- **`template_langgraph/`** - Main Python package containing all agent implementations +- **`notebooks/`** - Jupyter notebooks with interactive examples and explanations +- **`scripts/`** - Command-line tools for running agents + +### Agent Examples (`template_langgraph/agents/`) + +This project includes several agent implementations, each demonstrating different LangGraph patterns: + +#### 1. `kabuto_helpdesk_agent/` - **Start Here!** + +A simple agent using LangGraph's prebuilt `create_react_agent` function. This is the best starting point for understanding the basics. + +**Key concepts:** ReAct pattern, tool calling, prebuilt agents + +#### 2. `chat_with_tools_agent/` - **Core Implementation** + +A manual implementation of the same logic as the helpdesk agent, showing how LangGraph workflows are built from scratch. + +**Key concepts:** Graph construction, state management, node functions, edges + +#### 3. `issue_formatter_agent/` - **Structured Output** + +Demonstrates how to get structured data from AI responses using Pydantic models. + +**Key concepts:** Structured output, data validation, response formatting + +#### 4. `task_decomposer_agent/` - **Planning & Decomposition** + +Shows how to break down complex tasks into smaller, manageable steps. + +**Key concepts:** Task planning, multi-step reasoning, conditional workflows + +#### 5. `supervisor_agent/` - **Multi-Agent Coordination** + +Implements the supervisor pattern where one agent coordinates multiple specialized agents. + +**Key concepts:** Multi-agent systems, agent coordination, supervisor patterns + +### Supporting Modules + +- **`template_langgraph/llms/`** - LLM API wrappers (Azure OpenAI, etc.) +- **`template_langgraph/tools/`** - Tool implementations for search, data retrieval +- **`template_langgraph/utilities/`** - Helper functions for document loading and processing + +## Running the Examples + +### Option 1: LangGraph Studio (Recommended for Development) + +[LangGraph Studio](https://langchain-ai.github.io/langgraph/concepts/langgraph_studio/) provides a visual interface for developing and debugging agents: + +```shell +uv run langgraph dev +``` + +This opens a web interface where you can: + +- Visualize agent workflows +- Step through executions +- Debug state transitions +- Test different inputs + +![langgraph-studio.png](./images/langgraph-studio.png) + +### Option 2: Jupyter Notebooks (Best for Learning) + +Interactive notebooks with explanations and examples: + +```shell +uv run jupyter lab +# Navigate to http://localhost:8888 and open notebooks/*.ipynb +``` + +![jupyterlab.png](./images/jupyterlab.png) -see [test_all.sh](../scripts/test_all.sh) for all operations +### Option 3: Command Line (Production-like) + +Run agents from the terminal: ```shell -# Test all scripts -bash scripts/test_all.sh +uv run python scripts/agent_operator.py run \ + --name "chat_with_tools_agent" \ + --question "KABUTO startup issue: screen flashes purple and system freezes" \ + --verbose ``` -## References +Example output showing the agent's reasoning process: + +```text +Event: {'chat_with_tools': {'messages': [AIMessage(content='', tool_calls=[ + {'name': 'search_elasticsearch', 'args': {'keywords': 'KABUTO startup purple flashing freeze'}}, + {'name': 'search_qdrant', 'args': {'keywords': 'KABUTO startup purple flashing freeze'}} +])]}} + +Event: {'tools': {'messages': [ToolMessage(content='Found documentation about startup protocol...')]}} + +Event: {'chat_with_tools': {'messages': [AIMessage(content=' +### Problem Analysis +The purple screen flashing during KABUTO startup indicates a "Shinobi Protocol" initialization failure... + +### Solution +1. **Disconnect peripheral devices**: Unplug all connected devices for 5+ seconds +2. **Clear external clock cache**: This resolves clock synchronization issues +3. **Restart KABUTO**: Use the "Dragon Ball" button for 5+ seconds if needed +')]}} +``` + +## Key Concepts Demonstrated + +### 1. **ReAct Pattern** (Reasoning + Acting) + +The foundation of modern AI agents - the ability to reason about what to do, take actions, and reason about the results. + +### 2. **Tool Calling** + +How agents can use external functions to: + +- Search databases (Elasticsearch, Qdrant) +- Call APIs +- Process files +- Execute calculations + +### 3. **State Management** + +How LangGraph maintains context across multiple interaction steps, enabling complex multi-turn conversations. + +### 4. **Conditional Workflows** + +Using graph structures to create branching logic based on agent decisions or external conditions. + +### 5. **Multi-Agent Systems** + +Coordinating multiple specialized agents to handle complex tasks that require different expertise. + +## Data Sources Explained + +The project uses fictional data about a system called "KABUTO" to demonstrate real-world scenarios: + +- **`data/docs_kabuto.pdf`** - Technical documentation (simulates user manuals) +- **`data/qa_kabuto.csv`** - FAQ database (simulates past support tickets) +- **`data/docs_kabuto.md`** - Additional documentation + +This fictional data serves a purpose: it proves that the AI agents can work with information that isn't in the LLM's training data, demonstrating the value of retrieval-augmented generation (RAG). -### LangGraph +## Next Steps -- [Build a custom workflow](https://langchain-ai.github.io/langgraph/concepts/why-langgraph/) -- [LangGraphの(LLMなし)Human-in-the-loopを試してみた](https://qiita.com/te_yama/items/db38201af60dec76384d) -- [🤖 LangGraph Multi-Agent Supervisor](https://github.com/langchain-ai/langgraph-supervisor-py) -- [Software Design誌「実践LLMアプリケーション開発」第24回サンプルコード](https://github.com/mahm/softwaredesign-llm-application/tree/main/24) +1. **Start with the basics**: Run the `kabuto_helpdesk_agent` example +2. **Understand the implementation**: Compare it with `chat_with_tools_agent` +3. **Explore advanced patterns**: Try the task decomposer and supervisor agents +4. **Build your own**: Use this template as a starting point for your use case -### Sample Codes +## Learning Resources -- [「現場で活用するためのAIエージェント実践入門」リポジトリ](https://github.com/masamasa59/genai-agent-advanced-book) +- [LangGraph Documentation](https://langchain-ai.github.io/langgraph/) +- [LangChain Documentation](https://python.langchain.com/) -### Models +## Architecture Examples -- [AzureOpenAIEmbeddings](https://python.langchain.com/docs/integrations/text_embedding/azureopenai/) +This template demonstrates several proven agent architectures: -### Tools +1. **Single Agent with Tools** - Basic tool-calling pattern +2. **ReAct Agent** - Reasoning and acting in loops +3. **Structured Output Agent** - Returning formatted data +4. **Planning Agent** - Breaking down complex tasks +5. **Supervisor Agent** - Coordinating multiple agents -- [CSVLoader](https://python.langchain.com/docs/how_to/document_loader_csv/) -- [Qdrant](https://github.com/qdrant/qdrant) +Each pattern is implemented with clear examples and documentation to help you understand when and how to use them. diff --git a/docs/references.md b/docs/references.md new file mode 100644 index 0000000..59e6f16 --- /dev/null +++ b/docs/references.md @@ -0,0 +1,21 @@ +## References + +### LangGraph + +- [Build a custom workflow](https://langchain-ai.github.io/langgraph/concepts/why-langgraph/) +- [LangGraph の(LLM なし)Human-in-the-loop を試してみた](https://qiita.com/te_yama/items/db38201af60dec76384d) +- [🤖 LangGraph Multi-Agent Supervisor](https://github.com/langchain-ai/langgraph-supervisor-py) +- [Software Design 誌「実践 LLM アプリケーション開発」第 24 回サンプルコード](https://github.com/mahm/softwaredesign-llm-application/tree/main/24) + +### Sample Codes + +- [「現場で活用するための AI エージェント実践入門」リポジトリ](https://github.com/masamasa59/genai-agent-advanced-book) + +### Models + +- [AzureOpenAIEmbeddings](https://python.langchain.com/docs/integrations/text_embedding/azureopenai/) + +### Tools + +- [CSVLoader](https://python.langchain.com/docs/how_to/document_loader_csv/) +- [Qdrant](https://github.com/qdrant/qdrant) diff --git a/mkdocs.yml b/mkdocs.yml index 1953964..746f2e1 100644 --- a/mkdocs.yml +++ b/mkdocs.yml @@ -5,6 +5,10 @@ repo_url: https://github.com/ks6088ts-labs/template-langgraph repo_name: ks6088ts-labs/template-langgraph nav: - Home: index.md + - Development: development.md + - Deployment: deployment.md + - FAQ: faq.md + - References: references.md theme: name: material # https://squidfunk.github.io/mkdocs-material/setup/changing-the-colors/#automatic-light-dark-mode diff --git a/notebooks/chat_with_tools.ipynb b/notebooks/chat_with_tools.ipynb index d260233..8dde646 100644 --- a/notebooks/chat_with_tools.ipynb +++ b/notebooks/chat_with_tools.ipynb @@ -6,6 +6,21 @@ "id": "1f4d669f", "metadata": {}, "outputs": [], + "source": [ + "from dotenv import load_dotenv\n", + "\n", + "_ = load_dotenv(\n", + " override=True,\n", + " verbose=True,\n", + ")" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "id": "1e7aea7c-3965-4c2c-b2d5-da9b01598d47", + "metadata": {}, + "outputs": [], "source": [ "from template_langgraph.agents.chat_with_tools_agent.agent import ChatWithToolsAgent\n", "\n", @@ -15,7 +30,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 2, + "execution_count": 3, "id": "21bd80ab", "metadata": {}, "outputs": [ @@ -24,11 +39,11 @@ "output_type": "stream", "text": [ "--------------------\n", - 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「鬼灯」はKABUTOの冷却システム「風魔の術」を一時的に停止させ、内部エネルギーの流れを最適化する機能を持っています。これは異常ではなく、設計上の仕様です。\\n - ただし、この状態が15分以上続く場合、過熱の可能性があり、システムが停止することがあります。\\n\\n2. **過熱のリスク**:\\n - 冷却システムが停止している間に、内部エネルギーの流れが適切に管理されない場合、過熱が発生し、システムが安全のために停止することがあります。\\n\\n### 対策\\n1. **短時間での操作**:\\n - 「鬼灯」を実行する際は、無音状態が15分以上続かないように注意してください。\\n\\n2. **強制終了と再起動**:\\n - 無音状態が15分以上続いた場合は、以下の手順を実行してください：\\n - アプリケーションを強制終了する。\\n - KABUTO本体の電源を一度切り、再起動する。\\n\\n3. **冷却システムの確認**:\\n - 冷却システム「風魔の術」が正常に動作しているか確認してください。\\n - 必要に応じて、冷却システムのメンテナンスを行うことを推奨します。\\n\\n4. **システムログの確認**:\\n - システムログを確認し、過熱やエラーの兆候がないかチェックしてください。\\n\\nこれらの対策を講じることで、「鬼灯」を安全に使用できるようになります。', additional_kwargs={}, response_metadata={'finish_reason': 'stop', 'model_name': 'gpt-4o-2024-11-20', 'system_fingerprint': 'fp_ee1d74bde0'}, id='run--d55f49c2-e903-4caf-af0c-70ef835cebc4-0')]}}\n" ] } ], @@ -52,7 +67,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 3, + "execution_count": 4, "id": "53219c94", "metadata": {}, "outputs": [ @@ -61,11 +76,11 @@ "output_type": "stream", "text": [ "--------------------\n", - 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"Event: {'chat_with_tools': {'messages': [AIMessage(content='以下は京都から東京への旅行プランです。関西弁でまとめてみました！\\n\\n---\\n\\n### **1日目：京都出発**\\n朝早よから京都駅発って新幹線「のぞみ」に乗るのがおすすめやで！せやけど、ちょっと節約したいんやったら「ひかり」でもええ感じや。新幹線乗ると東京まで2時間半くらいで着くし、めっちゃ早いなぁ。\\n\\n---\\n\\n### **2日目：東京観光**\\n東京やったら観光スポットがぎょうさんあるさかい、ちょっと絞らなあかんわ。\\n\\n- **浅草** \\n まずは浅草や！雷門で写真撮って、仲見世通りでお土産買うたり、揚げまんじゅう食べたりしたらええと思うで。浅草寺もお参りして、運気アップや！\\n\\n- **スカイツリー** \\n 浅草から近いさかい、スカイツリーにも寄ったらええで。展望台から東京の景色を見渡せるし、ほんま感動するわ。\\n\\n- **夜は渋谷** \\n 夜は渋谷のスクランブル交差点に行ってみるとええで。人の多さにびっくりすると思うけど、これぞ東京や！ご飯もええ感じの居酒屋とかカフェがぎょうさんあるさかい、好きなとこ選んでな。\\n\\n---\\n\\n### **3日目：お台場と買い物**\\n- **お台場** \\n お台場行ったら、レインボーブリッジ見たり、ヴィーナスフォートでショッピングしたり、海沿いでのんびりしたりできるで。ガンダムも見れるしな！\\n\\n- **買い物** \\n 東京駅周辺とか新宿で買い物するのもありやで。お土産買うたり、自分用にええもん探したりな。\\n\\n---\\n\\n### **4日目：帰り京都へ**\\n東京駅からまた新幹線乗って京都に帰るんやけど、帰りの新幹線では駅弁食べるのも楽しみやで。東京駅の駅弁は種類がようさんあるさかい、迷うぐらいや！\\n\\n---\\n\\nこんな感じのプランでどうやろ？まぁ、細かいとこは自分の好みに合わせて調整したらええと思うで！ええ旅行になることを祈っとるわ～！', additional_kwargs={}, response_metadata={'finish_reason': 'stop', 'model_name': 'gpt-4o-2024-11-20', 'system_fingerprint': 'fp_ee1d74bde0'}, id='run--0740b1eb-e395-413d-87a0-f37aa5ae4746-0')]}}\n" + "Event: {'chat_with_tools': {'messages': [AIMessage(content='以下は京都から東京への旅行プランです。関西人らしい楽しい旅をお楽しみください！\\n\\n---\\n\\n### 1日目：京都出発！\\n**朝** \\n- JR京都駅から新幹線「のぞみ」に乗って東京へ。約2時間半で到着します。朝早めに出発するのがおすすめです！ \\n- 新幹線の中では駅弁を楽しみましょう。「鯖寿司」など京都らしいものが良いですね。\\n\\n**昼** \\n- 東京駅に到着！駅構内で「東京ばな奈」を購入してみてください。お土産にもぴったりです。 \\n- 浅草へ向かい「浅草寺」でお参り。仲見世通りで食べ歩きも楽しいですよ。天ぷらまんじゅうなどがおすすめです。\\n\\n**夕方** \\n- スカイツリーに行き、展望台から東京の街並みを眺めましょう。夜のライトアップも美しく、写真映えします。\\n\\n**夜** \\n- 東京の居酒屋で関東ならではの料理を楽しみましょう。「もんじゃ焼き」など関西人には珍しい料理も美味しいですよ！\\n\\n---\\n\\n### 2日目：東京観光満喫！\\n**朝** \\n- ホテルで朝食を済ませた後、原宿の「竹下通り」に行きましょう。若者文化が詰まっていて、インスタ映えスポットも多いです。\\n\\n**昼** \\n- 渋谷で「スクランブル交差点」を体験！人の多さに驚きつつ楽しめます。ランチは渋谷の流行りのおしゃれカフェでパンケーキなどをどうぞ。\\n\\n**午後** \\n- 新宿の「都庁展望台」に行きましょう。無料で東京の景色を高いところから眺められます。 \\n- その後は「新宿御苑」でのんびり散歩するのもおすすめです。\\n\\n**夜** \\n- 最後の夜は東京のナイトスポットで楽しみましょう。六本木などおしゃれなお店が多く、夜景もきれいです。\\n\\n---\\n\\n### 3日目：東京から京都へ帰る\\n**朝** \\n- 朝はゆっくりして、新幹線に乗る前に東京駅でお土産チェック！「雷おこし」や「人形焼き」、美しい和菓子などがおすすめです。\\n\\n**昼** \\n- 新幹線で京都に帰る途中、駅弁を楽しみましょう。東京の味を最後まで堪能してください。\\n\\n**夕方** \\n- 京都に無事到着！楽しい旅行になったことでしょう。\\n\\n---\\n\\n無理なく楽しめるプランです。気をつけて行ってきてくださいね！', additional_kwargs={}, response_metadata={'finish_reason': 'stop', 'model_name': 'gpt-4o-2024-11-20', 'system_fingerprint': 'fp_ee1d74bde0'}, id='run--c05f75f8-5450-43e6-9305-afc26291238e-0')]}}\n" ] } ], @@ -98,7 +113,7 @@ ], "metadata": { "kernelspec": { - 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