ラングチェーンとは何ですか? 例を含む初心者向けガイド

最近では、アプリは言語を理解する上で非常にスマートである必要があり、そこに LangChain が登場します。AI モデルをあらゆる種類の異なるデータ ソースに簡単に接続できるため、完全にカスタマイズされた自然言語処理 (NLP) ソリューションを手に入れることができます。

LangChain は、 OpenAIや Hugging Faceなどの大規模言語モデル (LLM) を使用してアプリケーションの開発を簡素化するために作成された直感的なオープンソース フレームワークです。これにより、自然言語処理における最新の進歩を活用した、動的でデータ応答性の高いアプリケーションを構築できます。

この記事では、AI 機能、接続できるデータ ソースの種類、提供できる NLP ソリューションの範囲など、LangChain の主な機能について説明します。また、感情分析からチャットボットなどに至るまで、LangChain の潜在的なユースケースについても詳しく説明します。

あなたが開発者であっても、データ サイエンティストであっても、あるいは単純に NLP テクノロジーの最新の開発に興味がある人であっても、この記事はあなたのためのものです。したがって、LangChain についてさらに詳しく知りたい場合、および LangChain がビジネスや組織で言語の力を解き放つのにどのように役立つのかを知りたい場合は、読み続けてください。

目次

• ラングチェーンとは何ですか?
• LangChain のコアコンポーネントは何ですか?
  • 1. 大規模な言語モデルと API
  • 2. フレームワークとライブラリ
  • 3. ドキュメントとモジュール
• LangChainのインストールとセットアップ
  • ステップ 1: OpenAI プラットフォームから API キーを取得します。
  • ステップ 2: OpenAI API キーをプロジェクトの環境変数として設定して、コード内でキーをハードコーディングせずに安全なアクセスを確保します。たとえば、.env ファイルに次の行を追加します。
  • ステップ 3: Python スクリプトで、必要なライブラリをインポートし、環境変数をロードします。
  • ステップ 4: これで、LangChain を使用して OpenAI API と対話できるようになります。たとえば、GPT-3 を使用してテキスト応答を生成するには、次のようにします。
• LangChain を使用してアプリケーションを開発する方法
• 3 LangChainの応用例
  • 1. テキスト要約 (データ拡張生成)
  • 2. 質疑応答
  • 3. チャットボット（言語モデル）
• LangChain の統合とは何ですか?
• LangChain の高度な機能とカスタマイズ
• LangChain のリソースとサポート
• 最終的な考え

ラングチェーンとは何ですか?

LangChain は、言語モデル、特に大規模言語モデル (LLM) を利用したアプリケーションの開発を支援するように設計された強力なオープンソース フレームワークです。

データ認識とエージェント機能により標準の API 呼び出しを超え、さまざまなデータ ソースとの接続を可能にして、より豊かでパーソナライズされたエクスペリエンスを実現します。また、言語モデルがその環境と動的に対話できるようにすることもできます。

LangChain は、チャットボット、生成的質問応答 (GQA)、要約などのさまざまなアプリケーションの開発を合理化します。複数のモジュールからコンポーネントを「チェーン」することにより、LLM を中心に構築された独自のアプリケーションの作成が可能になります。

LangChain とは何か、そしてそれがなぜ重要なのかを理解したところで、次のセクションで LangChain のコア コンポーネントを見てみましょう。

LangChain のコアコンポーネントは何ですか?

LangChain の仕組みを完全に解釈できるようにするには、そのコア コンポーネントを理解することが重要です。

このセクションでは、LangChain の主要な側面、つまり言語モデルと API、フレームワークとライブラリ、ドキュメントとモジュールについて説明します。

さあ、始めましょう！

1. 大規模な言語モデルと API

LangChain は、革新的なチャットボットChatGPTを開発した OpenAI などの著名な AI プラットフォームの言語モデルを含む言語モデルをサポートしています。これらのモデルは、強力な言語駆動型アプリケーションを作成するための基盤です。

LangChain は、LLM にアクセスして対話し、シームレスな統合を促進するためのアプリケーション プログラミング インターフェイス (API) を提供し、さまざまなユースケースで LLM の可能性を最大限に活用できるようにします。

たとえば、ユーザーの興味や過去の経験に基づいてパーソナライズされた旅行旅程を生成するチャットボットを作成できます。

2. フレームワークとライブラリ

LangChain フレームワークは、言語モデルを利用したアプリケーションの開発プロセスを簡素化する一連のツール、コンポーネント、インターフェイスで構成されています。

さまざまなコンポーネントを連鎖させることで、AI モデルとの豊富なデータ駆動型の対話を合理化するのに役立つ Python ライブラリが提供されます。

LangChain フレームワークには次のような利点があります。

• OpenAIや Hugging Faceなどの一般的な AI プラットフォームとの効率的な統合

• モデルを他のデータ ソースに接続することによる、言語駆動型のデータ対応アプリケーションへのアクセス

• 言語モデルが環境と動的に対話できるようにすることによる俊敏性

3. ドキュメントとモジュール

LangChain を使用したアプリケーションの開発を容易にするために、フレームワークには広範なドキュメントが用意されています。

このガイドでは、次のような開発のさまざまな側面について説明します。

1. 開発環境のセットアップ

2. 優先 AI モデルの統合

3. LangChain でサポートされる高度なユースケースの作成

さらに、モジュール構造により、アプリケーションの高度なカスタマイズが容易になります。ニーズに応じてモジュールを選択して組み合わせることができ、LangChain の汎用性がさらに高まります。

LangChainのインストールとセットアップ

プロジェクトで LangChain の使用を開始するには、まずPythonがシステムにインストールされていることを確認します。LangChain は、Python のデフォルトのパッケージ マネージャーである pip を使用して簡単にインストールできます。

ターミナルまたはコマンド プロンプトを開いて次のように入力するだけです。

pip install langchain

このコマンドは、LangChain とその必要な依存関係をPython環境にインストールします。これで、言語モデル駆動型アプリケーションに LangChain の力を利用する準備が整いました。

プロジェクト全体を通じて、LangChain をさまざまなモデル プロバイダー、データ ストア、API に接続する必要がある場合があります。たとえば、OpenAI のAPIを利用するには、その SDK をインストールします。

pip install openai

OpenAI SDK をインストールした後、次の手順に従って LangChain に接続できます。

ステップ 1: OpenAI プラットフォームから API キーを取得します。

OpenAI Web サイトでアカウントにサインアップまたはログインし、「API キー」セクションに移動します。

[新しい秘密キーの作成]をクリックします。

キーに一意の名前を付けて、[新しいキーの作成] をクリックします。

これで、新しく生成された秘密キーをコピーしてアプリケーションで使用できるようになります。

ステップ 2: OpenAI API キーをプロジェクトの環境変数として設定して、コード内でキーをハードコーディングせずに安全なアクセスを確保します。たとえば、.env ファイルに次の行を追加します。

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

ステップ 3: Python スクリプトで、必要なライブラリをインポートし、環境変数をロードします。

import os
from dotenv import load_dotenv
import openai
import langchain

load_dotenv()
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

ステップ 4: これで、LangChain を使用して OpenAI API と対話できるようになります。たとえば、GPT-3 を使用してテキスト応答を生成するには、次のようにします。

response = langchain.generate_text(prompt="What are the benefits of using LangChain?", model="openai/gpt-3")
print(response)

OpenAI API キーを使用して開発環境をセットアップする方法がわかったので、次のセクションでは LangChain を使用してアプリを開発する方法を説明します。

LangChain を使用してアプリケーションを開発する方法

LangChain は、言語モデルを利用したアプリケーションを開発するために設計されたオープンソース フレームワークです。

その機能を利用して、Google Drive、Notion、Wikipedia などの外部ソースと統合しながら、 ChatGPTなどの AI モデルを利用する強力なアプリケーションを構築できます。

LangChain を使用したアプリケーションの開発は、次の手順を含む簡単なプロセスです。

1. ユースケースを定義する: まず、使用する適切なコンポーネントと LLM を選択するのに役立つ、ユースケースと要件を定義する必要があります。

2. ロジックを構築する:次に、LangChain の柔軟なプロンプトとチェーンを使用して、アプリケーションのロジックを構築できます。LangChain のコードを使用して、ユースケースに合わせたカスタム機能を作成することもできます。アプリケーションのロジックを構築したら、LangChain のコンポーネントを使用して、データ抽出や言語翻訳などの特定の機能を追加できます。

3. コンテキストの設定と操作:最後に、コンテキストを設定および操作して、アプリケーションの動作をガイドし、パフォーマンスを向上させることができます。LangChain を使用すると、LLM を使用して高度にカスタマイズされた機能豊富なアプリケーションを簡単に作成できます。

上記で、LangChain を使用してアプリケーションを開発する方法の基本を理解できるはずです。次のセクションでは、LangChain の広範な使用例を見つけるさまざまなアプリケーションを検討します。

3 LangChainの応用例

LangChain を使用すると、大規模言語モデル (LLM) を使用して高度なアプリケーションを構築できます。柔軟性、カスタマイズ オプション、強力なコンポーネントを備えた LangChain を使用して、さまざまな業界にわたるさまざまなアプリケーションを作成できます。

以下は、LangChain が広く使用されている例の一部です。

1. テキスト要約 (データ拡張生成)

LangChain を使用すると、テキスト要約タスクを効率的に処理するアプリケーションを開発できます。

ChatGPT のような強力な言語モデルを活用することで、アプリケーションは大きなテキストの正確かつ簡潔な要約を生成できるようになり、ユーザーが複雑な文書の要点をすばやく把握できるようになります。

2. 質疑応答

LangChain のもう 1 つの使用例は、質問応答機能を提供するアプリケーションの構築です。

大規模な言語モデルと統合することにより、アプリケーションはユーザー入力のテキスト データを受け取り、Wikipedia、Notion、Apify Actors などのさまざまなソースから関連する回答を抽出できます。この機能は、さまざまなトピックに関する迅速で信頼できる情報を求めるユーザーにとって有益です。

3. チャットボット（言語モデル）

LangChain は、言語モデルを利用したチャットボットを作成するための貴重なツールです。LangChain のフレームワークとコンポーネントを利用することで、チャットボット アプリケーションはより自然で魅力的なユーザー エクスペリエンスを提供できます。

ユーザーは、一般的な会話、サポートに関する問い合わせ、またはその他の特定の目的のためにチャットボットと対話することができ、言語モデルはコンテキストを認識した応答を生成します。

これらのアプリケーション例は、LangChain を利用して強力で多用途のアプリケーションを構築できる数例にすぎません。言語モデルの強みを理解することで、ユーザーのニーズに応える革新的なソリューションを作成できます。

Python を使用してアプリケーションを構築するサンプル アプリケーションについては、次のビデオをご覧ください。

LangChain の統合とは何ですか?

LangChain はエンドツーエンドのチェーン統合を提供し、さまざまなプログラミング言語、プラットフォーム、データ ソースの操作を容易にします。

これにより、選択した環境で言語モデルを利用してアプリケーションをシームレスに構築できるようになります。

プログラミング言語に関しては、LangChain は JavaScript と TypeScript の両方をサポートしており、Web ベースのアプリケーションや Node.js アプリケーションで LangChain の機能を活用し、TypeScript が提供する堅牢なタイプ セーフティ機能を活用できます。

LangChain が提供する主要な統合の短いリストは次のとおりです。

• 大規模言語モデル (LLM): OpenAI、Hugging Face、Anthropic など。

• クラウド プラットフォーム: Azure、Amazon、Google Cloud、その他の一般的なクラウド プロバイダー

• データ ソース: Google ドライブ、Notion、Wikipedia、Apify Actors など。

これらの統合を利用することで、言語モデルを中心とした、より高度で多用途なアプリケーションを作成できます。

これにより、ニーズに合った適切なツールとリソースを活用して、プロジェクトを迅速かつ効率的に開発およびデプロイすることができます。

LangChain の高度な機能とカスタマイズ

LangChain は、LLM を使用して強力なアプリケーションを作成するための高度な機能とカスタマイズ オプションを提供します。

アプリケーションの動作を調整し、生成的質問応答 (GQA) やチャットボットなどの高度なユースケースを構築できます。

LangChain の主な機能の一部を以下に示します。

1. ニーズに合わせてカスタマイズ可能なプロンプト

2. 高度なユースケース向けのチェーン リンク コンポーネントの構築

3. 独自のアプリケーションを開発するためのコードのカスタマイズ

4. データ拡張生成のためのモデル統合と、text-davinci-003 などの高品質言語モデル アプリケーションへのアクセス

5. 特定の要件に合わせてコンポーネントを組み合わせて適合させる柔軟なコンポーネント

6. コンテキスト操作によるコンテキストの設定とガイドによる精度とユーザー エクスペリエンスの向上

LangChain を使用すると、高度なカスタマイズ オプションのおかげで、他と比べて目立つ機能豊富なアプリケーションを作成できます。

LangChain の機能を最大限に活用できるように、次のセクションで使用できるいくつかの貴重なリソースを見てみましょう。

LangChain のリソースとサポート

LangChain には、強力な言語モデルを活用したアプリケーションの開発に役立つさまざまなリソースとサポートが付属しています。

以下は、LangChain を使用するときに使用できる主要なリソースの一部です。

1. AI モデル用の OpenAI や Hugging Face などの AI ライブラリ

2. 対象データの Notion、Wikipedia、Google Drive などの外部ソース

3. コンポーネントの接続とチェーンに関するガイドについては、LangChain ドキュメントを参照してください。

   • 公式ドキュメント

   • GitHub リポジトリ

   • PyPIパッケージリポジトリ

4. 外部データソース、インデックス付け、ベクトル表現を通じてコン​​テキストを認識した結果を向上させるデータ拡張

最後に、課題に遭遇したり、他の人の経験から学びたい場合には、LangChain コミュニティと専用のサポート スラック チャネルに参加することが有益です。フォーラムからオンライン グループまで、他の開発者とつながることで、LangChain の旅がより充実したものになります。

最終的な考え

LangChain は、生成モデルと LLM を活用したアプリケーション開発に対する包括的なアプローチを提供します。データ サイエンスの中核概念を統合することで、開発者は複数のコンポーネント、プロンプト テンプレート、ベクトル データベースを活用して、従来の指標を超えた革新的なソリューションを作成できます。

テクノロジーが進化するにつれて、エージェントにはチャット インターフェイスなどのより洗練された要素が組み込まれ、さまざまなユースケースでより包括的なサポートを提供します。

チャットボット、感情分析ツール、その他の NLP アプリケーションを開発している場合でも、LangChain はデータの可能性を最大限に引き出すのに役立ちます。NLP テクノロジーが進化し、重要性が増すにつれて、LangChain のようなプラットフォームの価値はさらに高まるでしょう。

したがって、NLP の世界で時代の先を行きたいと考えている場合は、必ず LangChain をチェックして、何ができるかを確認してください。