LangChain はモジュール化の原則に基づいて動作し、言語ベースの AI システムを再利用可能なコンポーネントに分解します。これらのコンポーネントは「チェーン」と呼ばれ、データの取得、モデルの操作、メモリ管理などの特定の機能をカプセル化します。開発者は、これらのチェーンをさまざまな構成で組み立てることで、アプリケーション固有の要件を満たすように LangChain を調整できます。

LangChain の核となるのは、言語データを効率的かつスケーラブルに処理できる分散型アーキテクチャです。マイクロサービス ベースの設計を採用しており、各チェーンが独立したサービスとして実行されるため、柔軟なデプロイと管理が可能です。このアーキテクチャにより、LLM やクラウドベースのデータソースなどの外部サービスとのシームレスな統合が可能になります。

Vertex AI で LangChain を使用する方法の詳細をご覧ください。

• モデルの連鎖とネスト: LangChain では、言語理解モデルを簡単に連鎖してエンベディングできるため、マルチホップ推論や複雑な言語理解タスクが容易になります。
• メモリ使用量の効率化: LangChain は、効率的なメモリ割り当て手法を使用して、リソースの制約がある中で、計算量の多い大規模言語モデルを処理できるようにします。

• 多様なデータ統合: LangChain は、構造化データベースや非構造化テキスト コンテンツなど、さまざまなデータソースとのシームレスな統合を容易にし、包括的な言語理解と分析を可能にします。
• 効果的なデータの取得とキャッシュ: LangChain には効率的なデータ取得とキャッシュのメカニズムが組み込まれており、言語データへのアクセスを高速化し、モデル推論時のレイテンシを最小限に抑えることができます。

• 複数のチェーンのサポート: LangChain は、単一の実行チェーン内で複数の言語理解モデルを同時に運用できる機能を備えています。これにより、モデル間の効率的なコラボレーションと調整が可能になります。
• 柔軟なチェーン トポロジ: LangChain では、チェーン内の言語理解モデルのトポロジを構成、最適化して、効率的な実行と最適なリソース割り当てを実現できます。

• マルチエージェント通信とインタラクション: LangChain は複数の言語理解エージェントの作成とデプロイをサポートし、モデル間の複雑なコラボレーションと調整を可能にします。
• 一元化されたエージェント調整: LangChain は、言語理解エージェントに対する一元的な調整と監督を提供し、マルチエージェント システム内で効率的なタスク分散とリソース管理を実現します。

• 拡張可能な外部メモリ: LangChain は、カスタム外部メモリ モジュールを組み込む柔軟性を提供します。これにより、ユーザーは、特定の要件を満たすようにフレームワークのメモリ管理機能を拡張およびカスタマイズできます。
• 適応型コンテキスト割り当て: LangChain は、メモリの割り当てと使用に適応型アルゴリズムを活用し、リソース使用率を最適化して、効率的なコンテキストの保存と取得を実現します。

LangChain は、次のような幅広い言語ベースの AI アプリケーションの開発に使用されています。

LangChain は、自然言語による会話、質問への回答、支援を行うことができる chatbot を強化します。

LangChain は、デベロッパーがコードを理解し、より優れたコードを記述し、コードをより効率的にデバッグするのに役立つツールの開発を可能にします。