LangChain でLLMアプリ構築入門
LangChain を使った LLM アプリケーション構築入門
近年、大規模言語モデル (LLM) の性能が飛躍的に向上し、様々なアプリケーションの開発が活発化しています。しかし、LLM を単独で利用するだけでは、その潜在能力を十分に引き出すことはできません。そこで注目されるのが、LangChain というフレームワークです。LangChain は、LLM をより簡単に、そして強力なアプリケーションに組み込むためのツールを提供します。
LangChain とは？
LangChain は、LLM を活用したアプリケーション開発を容易にするためのフレームワークです。LLM との連携、データソースへの接続、アプリケーションの構築、そしてユーザーインターフェースの構築まで、アプリケーション開発の全工程をサポートします。LangChain の強みは、多様なモジュールやコンポーネントが提供されており、それぞれのニーズに合わせて柔軟に構成できる点です。
LangChain の主な機能
LangChain には、以下の様な主要な機能が用意されています。
- モジュール：LLM への問い合わせ、プロンプトの作成、データのロード、チェーンの構築など、様々なタスクをサポートするモジュールが提供されています。
- チェーン：複数のモジュールを組み合わせて、複雑な処理を実現できます。例えば、質問応答システムや要約ツールなどを構築できます。
- データ接続：様々なデータソース（ドキュメント、データベース、ウェブサイトなど）に接続し、LLM がアクセスできるようにします。
- エージェント：LLM を利用して、自律的にタスクを実行できます。例えば、ウェブサイトから情報を収集したり、ツールを実行したりできます。
簡単なアプリケーションの構築例: 質問応答システム
ここでは、LangChain を使って簡単な質問応答システムを構築する例を紹介します。
このシステムでは、LangChain を使って、ユーザーからの質問を受け取り、関連するドキュメントを検索し、その内容を LLM に生成させて回答を生成します。
手順:
- ドキュメントのロード: まず、LangChain の DocumentLoader を使って、質問応答に必要なドキュメント（テキストファイル、PDF など）をロードします。
- テキストチャンバーの構築: ロードしたドキュメントを、LangChain の TextSplitter を使って、より小さなチャンクに分割します。
- ベクトルデータベースの構築: チャンク化されたドキュメントをベクトルデータベース（ChromaDB, Pinecone など）に保存します。
- 質問の実行: ユーザーからの質問を受け取り、ベクトルデータベースで類似したチャンクを検索します。
- LLM による回答生成: 検索されたチャンクとユーザーの質問を組み合わせて、LLM に回答を生成させます。
まとめ
LangChain は、LLM を活用したアプリケーション開発を強力にサポートするフレームワークです。このブログ記事で紹介した内容を参考に、LangChain を活用して、あなたのアイデアを実現してみてください。LangChain のドキュメントやコミュニティも充実しているので、きっと多くの助けが得られるはずです。
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