マイクロソフト、自然言語インターフェース開発を簡素化する TypeChat ライブラリを発表

TypeScript の作成者である Anders Heljsberg 氏を含む Microsoft チームは、自然言語インターフェースの開発の複雑さに対処するために TypeChat を立ち上げました。

新しいライブラリを発表した記事には、現在の LLM (大規模言語モデル) では、英語など人間がコミュニケーションに使用する言語である会話型自然言語がデフォルトで使用されていると記載されていました。自然言語を解析することは非常に難しい作業です。

TypeChat は TypeScript 型に基づいています。 TypeChat ライブラリは、LLM (大規模言語モデル) AI (OpenAI の ChatGPT など) のプロンプトを構築して、LLM が型指定された方法でデータを返すように要求できます。応答が検証に失敗した場合、TypeChat はさらに対話して修復を試みます。最後に、TypeChat はやり取りを要約し、アクションを実行する前に確認できるようにします。ドキュメントには、「多くの言語モデルは JSON の生成に適している」ため、データは JSON 形式で転送されると記載されています。

Microsoft Teams が提供する例には、ユーザー入力の感情分析、カフェやレストランでの食べ物の注文、カレンダーのスケジュール設定、数学的計算、Spotify での音楽の再生などがあります。

メリットとしては、精度の向上、プログラミングの容易化、そして型によって AI の応答が制限されるため安全性が向上することが挙げられます。

OpenAI は数週間前に「新しい Chat Completions API の関数呼び出し機能」をリリースしました。関数呼び出し機能により、開発者は「モデルを呼び出すときに JSON スキーマを通じて関数を記述」することができ、また LLM にこれらの関数を呼び出すためのパラメータを含む JSON を出力させることもできます。 TypeChat の考え方も同じで、LLM の出力を開発者のコ​​ードと統合できることを意味します。

この場合、TypeChat は不要になりますか?この問題は TypeChat の GitHub リポジトリで提起されました。しかし、答えの一部は、TypeChat が OpenAI だけでなく、あらゆる LLM と連携するように設計されているということでしょう。チームが提供するすべての例は現在 OpenAI または Azure OpenAI エンドポイントで実行されていますが、Microsoft と OpenAI の密接な関係を考えると、これは驚くべきことではありません。

開発者の反応は、「試すのが待ちきれない」から「LLM は自然言語出力を生成するために特別に設計されているのに、なぜそのような出力から構造化された出力を取得する必要があるのか​​」までさまざまでした。さらに、同じ問題を解決する他のプロジェクト、特に Microsoft 自身の Guidance プロジェクトがすでに多数あります。

しかし、TypeChat の魅力は、何百万人もの開発者がすでに TypeScript に精通しているという事実にあります。TypeChat の背後にあるチームには、Hejlsberg 氏のほか、TypeScript シニア プロジェクト マネージャーの Daniel Rosenwasser 氏や技術研究者の Steve Lucco 氏などの上級メンバーが含まれています。

本当の問題は、これまでのところこのプロジェクトには Microsoft と OpenAI の色が強く、TypeChat チームが期待するベンダー中立的な採用を妨げる可能性があることだ。