LangChain での LLM 構築ガイド
LangChain による LLM アプリケーション構築
LangChain は、大規模言語モデル (LLM) を使用したアプリケーションを簡単に構築するための強力なフレームワークです。このガイドでは、LangChain の基本的な概念を説明し、簡単なアプリケーションを構築する手順を紹介します。
LangChain の主な機能
LangChain は、LLM とのインタラクションを簡素化するための多くの機能を提供します。
- モジュール性: さまざまなコンポーネント（LLM、チャネル、メモリーなど）を組み合わせて、複雑なアプリケーションを構築できます。
- チャネル: LLM とのインタラクションを管理するための様々なチャネル（HTTP、Slack、Websockets など）をサポートします。
- メモリー: 会話のコンテキストを保持し、以前のインタラクションを考慮した応答を生成する機能を提供します。
- エージェント: 複数のツールと LLM を組み合わせて、より複雑なタスクを実行できるシステムを構築できます。
簡単なアプリケーションの構築 - 質問応答システム
この例では、ユーザーからの質問に答えるシンプルな質問応答システムを構築します。
必要なもの
以下のものが必要です。
- Python 3.7 以上
- pip
- LangChain
インストール
pip install langchain openai
コード例
import os
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
# OpenAI API キーを設定
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY" # 実際のAPIキーに置き換えてください
# LLM インスタンスの作成
llm = OpenAI(temperature=0.7)
# プロンプトテンプレートの作成
template = """質問: {question}
回答:"""
prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["question"])
# LLMChain の作成
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
# 質問への回答
question = "日本の首都はどこですか？"
answer = chain.run(question)
print(answer)
コードの説明
このコードは、OpenAI の GPT-3.5 モデルを使用して質問に答えます。
- `OpenAI` クラスを使用して LLM インスタンスを作成します。
- `PromptTemplate` を使用して質問のプロンプトを定義します。
- `LLMChain` を使用して、LLM、プロンプト、チャネルを組み合わせて、質問応答システムを構築します。
- `chain.run()` メソッドを使用して、質問を LLM に送信し、回答を取得します。
まとめ
LangChain は、LLM を使用したアプリケーションを構築するための強力なツールです。このガイドでは、LangChain の基本的な概念と簡単なアプリケーションの構築手順を紹介しました。LangChain の機能をさらに深く理解し、より複雑なアプリケーションを構築できるようになることを願っています。
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