LangChainの解説 – AI開発フレームワークの新星

AI
2024.05.18

LangChainの解説 – AI開発フレームワークの新星

近年、自然言語処理や対話システムの分野で、大規模言語モデル（Large Language Models: LLMs）を活用したアプリケーション開発が盛んになっています。そんな中、LLMsを扱うためのオープンソースフレームワークとして注目を集めているのが、LangChainです。本記事では、LangChainの概要や特徴、使い方などを詳しく解説していきます。

目次

  1. LangChainとは
  2. LangChainの特徴
    • モジュール化された設計
    • 多様なLLMsとの互換性
    • データローダーとテキスト分割
    • プロンプトテンプレート
    • チェーンとエージェント
    • メモリ機構
  3. LangChainの使い方
    • インストールと環境設定
    • 基本的な使用例
    • カスタムコンポーネントの作成
  4. LangChainを使ったアプリケーション例
    • 質問応答システム
    • 文書要約ツール
    • 対話型エージェント
  5. LangChainの今後の展望
  6. まとめ

1. LangChainとは

LangChainは、大規模言語モデル（LLMs）を活用してアプリケーションを構築するためのオープンソースのPythonフレームワークです。LLMsは、大量のテキストデータを学習することで、人間のような自然な文章の生成や理解が可能なAIモデルです。LangChainは、これらのLLMsを扱いやすくするために、モジュール化された設計や豊富な機能を提供しています。

LangChainの開発は、2021年に始まりました。当初はHarrison Chaseによって個人プロジェクトとして開始されましたが、その後多くの開発者の協力を得て、急速に発展を遂げました。現在では、GitHubで8,000以上のスターを獲得し、活発なコミュニティが形成されています。

2. LangChainの特徴

LangChainには、以下のような特徴があります。

モジュール化された設計

LangChainは、モジュール化された設計思想に基づいて開発されています。つまり、各機能がコンポーネントとして独立しており、それらを組み合わせることでアプリケーションを構築できるようになっています。これにより、開発者は必要な機能だけを選んで利用することができ、柔軟で効率的な開発が可能になります。

多様なLLMsとの互換性

LangChainは、OpenAIのGPT-3やAnthropicのClaude、Cohere、Hugging Faceなど、様々なLLMsと互換性があります。これにより、開発者は自分の用途に合ったLLMを選択し、LangChainと組み合わせて利用することができます。LangChainは、各LLMに対応するAPIクライアントを内蔵しているため、APIキーを設定するだけですぐに利用を開始できます。

データローダーとテキスト分割

LLMsを利用する際には、しばしば大量のテキストデータを扱う必要があります。LangChainは、データローダーとテキスト分割の機能を提供することで、この問題に対処しています。データローダーは、ファイルやWebページ、データベースなどから効率的にテキストデータを読み込むことができます。また、テキスト分割は、読み込んだテキストデータをLLMが処理しやすいサイズに分割する機能です。

プロンプトテンプレート

LLMsへの入力は、プロンプトと呼ばれるテキストです。プロンプトの質が、LLMの出力結果に大きな影響を与えます。LangChainは、プロンプトテンプレートの機能を提供することで、高品質なプロンプトを簡単に作成できるようにしています。プロンプトテンプレートは、変数を含むテキストの雛形で、変数に具体的な値を埋め込むことでプロンプトを生成します。

チェーンとエージェント

LangChainでは、複数のLLMsやコンポーネントを組み合わせて、高度な処理を行うことができます。この仕組みを実現するのが、チェーンとエージェントです。チェーンは、複数のコンポーネントを順番に実行するための仕組みです。各コンポーネントの出力は、次のコンポーネントの入力となります。これにより、段階的な処理を実現できます。一方、エージェントは、与えられたタスクを自律的に解決するための仕組みです。エージェントは、利用可能なツールを選択し、必要に応じてLLMに質問しながらタスクを遂行します。

メモリ機構

LangChainは、対話システムを構築する際に重要となる、メモリ機構を提供しています。メモリ機構は、過去の会話履歴を保持し、それを利用して文脈を理解するための仕組みです。LangChainには、会話履歴を要約するサマリーメモリや、履歴を保持するバッファメモリなど、様々な種類のメモリが用意されています。

3. LangChainの使い方

インストールと環境設定

LangChainは、以下のコマンドでインストールできます。

pip install langchain

また、利用するLLMに応じて、追加のライブラリをインストールする必要があります。例えば、OpenAIのAPIを利用する場合は、以下のコマンドでopenai パッケージをインストールします。

pip install openai

インストールが完了したら、APIキーを環境変数に設定します。

export OPENAI_API_KEY="your_api_key"

基本的な使用例

以下は、OpenAIのGPT-3を使って、簡単な質問応答を行う例です。

from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate

llm = OpenAI(temperature=0.9) 
prompt = PromptTemplate( 
    input_variables=["question"],
    template="Q: {question}\nA:",
)

question = "人工知能の歴史について教えてください。"
print(llm(prompt.format(question=question)))

このコードでは、OpenAIのインスタンスを作成し、PromptTemplateで質問応答用のプロンプトを定義しています。そして、llm()にプロンプトを渡すことで、GPT-3から回答を取得しています。

カスタムコンポーネントの作成

LangChainでは、独自のコンポーネントを作成し、システムに組み込むことができます。以下は、カスタム言語モデルを定義する例です。

from langchain.llms.base import LLM
from typing import Optional, List, Mapping, Any

class CustomLLM(LLM):

    def _call(self, prompt: str, stop: Optional[List[str]] = None) -> str:
        # ここで独自の言語モデルを呼び出す処理を実装
        response = "This is a custom LLM response."
        return response

    @property
    def _identifying_params(self) -> Mapping[str, Any]:
        return {"name": "custom_llm"}

    @property
    def _llm_type(self) -> str:
        return "custom"

この例では、LLMの抽象基底クラスを継承して、_call()メソッドに独自の処理を実装しています。こうして作成したカスタムコンポーネントは、LangChainの他のコンポーネントと同じように利用できます。

4. LangChainを使ったアプリケーション例

LangChainを使って、様々なアプリケーションを構築できます。ここでは、代表的な例をいくつか紹介します。

質問応答システム

LangChainを使って、大量のドキュメントに対する質問応答システムを構築できます。以下は、Wikipedia記事に対する質問応答の例です。

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.document_loaders import WikipediaLoader
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma

embeddings = OpenAIEmbeddings()
loader = WikipediaLoader(query="人工知能", lang="ja")
documents = loader.load()
vectorstore = Chroma.from_documents(documents, embeddings)

qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=OpenAI(), chain_type="stuff", retriever=vectorstore.as_retriever())

query = "人工知能の歴史で最も重要な出来事は何ですか？"
print(qa.run(query))

このコードでは、WikipediaLoaderを使ってWikipediaから記事を取得し、ChromaというベクトルDBに埋め込んでいます。そして、RetrievalQAを使って、ベクトルDBから関連する記事を検索し、質問に回答しています。

文書要約ツール

LangChainを使って、長文の要約を生成するツールを作成できます。以下は、テキストファイルを要約する例です。

from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.chains.summarize import load_summarize_chain
from langchain.llms import OpenAI

loader = TextLoader('input.txt')
documents = loader.load()

llm = OpenAI(temperature=0, max_tokens=500)
summary_chain = load_summarize_chain(llm, chain_type="map_reduce")

summary = summary_chain.run(documents[:3])
print(summary)

このコードでは、TextLoaderを使ってテキストファイルを読み込み、load_summarize_chain()で要約用のチェーンを作成しています。そして、documents[:3]で最初の3つの文書を選択し、summary_chain.run()で要約を生成しています。

対話型エージェント

LangChainを使って、ユーザーとの対話を行うエージェントを構築できます。以下は、シンプルな対話型エージェントの例です。

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.agents import load_tools, initialize_agent
from langchain.agents import AgentType

llm = ChatOpenAI(temperature=0)
tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)
agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)

while True:
    user_input = input("User: ")
    if user_input.lower() in ["exit", "quit"]:
        break
    response = agent.run(user_input)
    print(f"Assistant: {response}")

このコードでは、initialize_agent()を使って、サーチツールと計算ツールを備えたエージェントを作成しています。そして、while文でユーザーからの入力を受け取り、agent.run()でエージェントを実行して、応答を生成しています。

5. LangChainの今後の展望

LangChainは、発展を続けるオープンソースプロジェクトです。今後、以下のような方向性で発展していくと考えられます。

  • さらなる言語モデルやツールとの統合
  • ユーザーフレンドリーなインターフェースの開発
  • 大規模なアプリケーション開発のためのフレームワークの整備
  • 他の機械学習ライブラリとの連携強化

また、LangChainのコミュニティでは、活発な議論や情報共有が行われています。GitHubやDiscord、カンファレンスなどを通じて、開発者同士の交流が盛んに行われており、新しいアイデアやユースケースが次々と生まれています。

6. まとめ

本記事では、大規模言語モデル（LLMs）を活用するためのオープンソースフレームワーク「LangChain」について解説しました。LangChainは、モジュール化された設計や多様なLLMsとの互換性、データローダーやプロンプトテンプレートなどの機能を提供することで、LLMsを使ったアプリケーション開発を支援します。

また、質問応答システムや文書要約ツール、対話型エージェントなど、LangChainを使ったアプリケーション例を紹介しました。これらの例からもわかるように、LangChainは幅広い用途に適用可能なフレームワークです。

LangChainは、今後も発展を続けていくと考えられます。新しい言語モデルやツールとの統合、ユーザーフレンドリーなインターフェースの開発、他の機械学習ライブラリとの連携などが期待されます。また、コミュニティを通じた情報共有や協力も、LangChainの発展に大きく貢献するでしょう。

LLMsを活用したアプリケーション開発に興味がある方は、ぜひLangChainを試してみてください。モジュール化された設計により、必要な機能を選んで利用できるため、初心者でも取り組みやすいフレームワークです。本記事が、LangChainを使ったアプリケーション開発の一助となれば幸いです。

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