Agentic AI アプリケーションアーキテクチャ

4.7 LLM の作成

1 min

LLM の作成

LLM 自体はここで作成されます

python 
def _create_llm(agent_name: str, *, temperature: float, session_id: str) -> ChatOpenAI:
    """Create an ChatOpenAI instance."""

    model_name = os.getenv("OPENAI_MODEL_NAME", "gpt-4.1-mini")

    return ChatOpenAI(
        model = model_name,
        temperature = temperature,
        # Uses OPENAI_API_KEY automatically from environment
    )

このアプローチでは、モデルの設定をワークフローのロジックから分離しています。 異なるノードは、どの程度決定論的または創造的であるべきかに応じて、異なる temperature を使用できます。

知識チェック

Azure OpenAI（OpenAI ではなく）用の LLM を作成するにはどうすればよいですか？

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Azure OpenAI 用の LLM を作成するにはいくつかの違いがあります。この関数は ChatOpenAI の代わりに AzureChatOpenAI オブジェクトを返します。

また、Azure 固有のパラメータ（azure_deployment、openai_api_version、Azure endpoint）も必要になります。以下に例を示します

python 
def _create_llm(agent_name: str, *, temperature: float, session_id: str) -> AzureChatOpenAI:
    azure_deployment_name = os.getenv("AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME")
    azure_openai_api_version = os.getenv("AZURE_OPENAI_API_VERSION")

    return AzureChatOpenAI(
        azure_deployment=azure_deployment_name,
        openai_api_version=azure_openai_api_version,
        temperature=temperature,
        model_name = azure_deployment_name,
        # AZURE_OPENAI_API_KEY and AZURE_OPENAI_ENDPOINT environment variables will be used to connect to the LLM
    )
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