論文の概要: Agent AI with LangGraph: A Modular Framework for Enhancing Machine Translation Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03801v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 01:45:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:42:43.635335
• Title: Agent AI with LangGraph: A Modular Framework for Enhancing Machine Translation Using Large Language Models
• Title（参考訳）: エージェントAIとLangGraph:大規模言語モデルを用いた機械翻訳を支援するモジュールフレームワーク
• Authors: Jialin Wang, Zhihua Duan,
• Abstract要約: 本稿では,機械翻訳(MT)の自動化と有効性向上におけるエージェントAIとLangGraphの転換的役割について考察する。 Agentは、特定の言語間の翻訳など、特定のタスクを実行するために設計されたモジュールコンポーネントである。 LangChain上に構築されたグラフベースのフレームワークであるLangGraphは、これらのエージェントの作成と管理を簡単にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4582633500696451
• License:
• Abstract: This paper explores the transformative role of Agent AI and LangGraph in advancing the automation and effectiveness of machine translation (MT). Agents are modular components designed to perform specific tasks, such as translating between particular languages, with specializations like TranslateEnAgent, TranslateFrenchAgent, and TranslateJpAgent for English, French, and Japanese translations, respectively. These agents leverage the powerful semantic capabilities of large language models (LLMs), such as GPT-4o, to ensure accurate, contextually relevant translations while maintaining modularity, scalability, and context retention. LangGraph, a graph-based framework built on LangChain, simplifies the creation and management of these agents and their workflows. It supports dynamic state management, enabling agents to maintain dialogue context and automates complex workflows by linking agents and facilitating their collaboration. With flexibility, open-source community support, and seamless integration with LLMs, LangGraph empowers agents to deliver high-quality translations. Together, Agent AI and LangGraph create a cohesive system where LangGraph orchestrates agent interactions, ensuring that user inputs are analyzed, routed, and processed efficiently. Experimental results demonstrate the potential of this system to enhance multilingual translation accuracy and scalability. By highlighting modular design and automated workflows, this paper sets the stage for further innovations in intelligent machine translation services.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械翻訳(MT)の自動化と有効性向上において,エージェントAIとLangGraphが果たす変革的役割について考察する。 エージェントは、特定の言語間の翻訳などの特定のタスクを実行するために設計されたモジュールコンポーネントで、それぞれ英語、フランス語、日本語の翻訳用にTranslateEnAgent、Translate FrenchAgent、TranslateJpAgentなどの特殊化がある。 これらのエージェントは、GPT-4oのような大きな言語モデル(LLM)の強力なセマンティック機能を活用し、モジュール性、スケーラビリティ、コンテキスト保持を維持しながら、正確でコンテキストに関連のある翻訳を保証する。 LangChain上に構築されたグラフベースのフレームワークであるLangGraphは、これらのエージェントとそのワークフローの作成と管理を簡単にする。 動的状態管理をサポートし、エージェントが対話コンテキストを維持し、エージェントをリンクしてコラボレーションを促進することで複雑なワークフローを自動化する。 柔軟性、オープンソースコミュニティのサポート、LLMとのシームレスな統合により、LangGraphはエージェントに高品質な翻訳を提供する権限を与える。 Agent AIとLangGraphは共に、LangGraphがエージェントインタラクションをオーケストレーションし、ユーザの入力を分析し、ルーティングし、効率的に処理する、結合型システムを生成する。 実験により,多言語翻訳の精度と拡張性を向上する可能性が示された。 モジュール設計と自動化ワークフローを強調して、インテリジェント機械翻訳サービスのさらなるイノベーションのステージを設定する。

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