LangChain は、大規模言語モデル(LLM)を使用したアプリケーションの構築を簡素化するオープンソースのオーケストレーション フレームワークです。LLM をさまざまなデータソースに接続するためのツールとコンポーネントが用意されており、複雑なマルチステップ ワークフローを作成できます。
LangChain は Python と JavaScript のライブラリとして利用でき、開発者はそれを外部データや計算にリンクすることで、テキスト生成以外の LLM の機能も強化できます。これにより、インテリジェントな chatbot、高度な質問応答システム、自動データ分析ツールなどの高度な AI アプリケーションの開発が促進されます。
LangChain は、特に LLM を使用するアプリケーションにおいて、開発者に多くの潜在的なメリットをもたらします。そのモジュール式の設計により、コードの再利用が促進され、開発時間が短縮されるため、迅速なプロトタイピングとイテレーションが可能になります。分散アーキテクチャにより、大量の言語データを効率的に処理できるため、スケーラビリティと高可用性が確保されます。
さらに、LangChain は LLM とのやり取りに一貫したインターフェースを提供し、API 管理の複雑さを抽象化します。このシンプルなインターフェースにより、開発者はインフラストラクチャに関する懸念にとらわれることなく、アプリケーションの構築に集中できます。
LangChain は、さまざまなコンポーネントを「チェーン」でつなぎ合わせて、LLM を活用したアプリケーションの一貫したワークフローを作成します。このモジュール式のアプローチでは、複雑な言語ベースの 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。ユーザーがクエリを送信すると、LangChain は一連のステップを通じてこの入力を処理できます。
たとえば、一般的なワークフローは次のようになります。
このチェーン アプローチにより、開発者は、ユーザーのリクエストを処理して回答を作成するためにアプリケーションが実行する一連のアクションを定義できます。LangChain により、これらのステップがコンポーネントにまとめられて簡素化されるため、LLM や外部リソースとの複数のやり取りを必要とするアプリケーションの構築が容易になります。また、さまざまな LLM を使用する方法も用意されており、開発者は特定のアプリケーションに最適なモデルを自由に選択できます。
Vertex AI で LangChain を使用する方法の詳細については、こちらをご覧ください。
LangChain は、LLM を活用したアプリケーションの開発を容易にするように設計された一連の機能を提供します。これらの機能は、モデルとのやり取りの管理、データへの接続、複雑な動作のオーケストレーションに役立つコアコンセプトを中心に構成されています。
LangChain の柔軟性とモジュール性により、さまざまなドメインにわたって LLM を活用した幅広いアプリケーションを構築するのに適しています。一般的なアプリケーションと例を以下に示します。
chatbot と会話型エージェント
LLM をメモリや外部知識と統合することで、コンテキストを維持し、質問に答え、自然言語で会話できる高度な chatbot を構築する。
質問応答システム
特定のドキュメントやナレッジベースから情報を取得し、そのコンテキストに基づいて正確な回答を提供するシステムを作成する。
ドキュメントの要約
記事、レポート、メールなどの長いテキストの簡潔な要約を自動的に生成できるツールを開発する。
データの分析と抽出
構造化データソースまたは非構造化データソースとやり取りして、自然言語クエリに基づいて情報を取得、分析、要約するアプリケーションを構築する。
コードの理解と支援
開発者がコードを理解したり、コード スニペットを生成したり、デバッグを支援したりできるツールの開発を可能にする。
検索拡張生成(RAG)
関連する外部データを取得して LLM が利用できる情報を補強するシステムを実装し、より正確で最新の回答を生成できるようにします。
LangChain について詳しくは、以下の関連リソースもご覧ください。