Langchain概要説明

Langchainについて整理しました！
Langchainnを使いこなせるようになると生成AIでできる幅がぐっと広がるので、自分専用のツールや生成AI領域で仕事をしていきたい方はキャッチアップ必須の分野となっております。

コーディング素人である私が学んでみての感想ですが、チャットボットを作成する際に行っていた０からコードを書く必要がなくなり、Langchainnのライブラリに格納されているコードをパズルのように組み合わるような感覚で作業できるようになりました。
その一方で、日々更新される新しい分野なのでChatGPTに相談してもあまり参考にならず、ChatGPTに頼りっぱなしであったコーディング初心者の私には多少ハードルは高くなった印象があります。

必要な前提知識

LangchainnはChatGPTのような生成ツールではなく、生成AIを用いたアプリケーションを作成するための開発ツールであるため、最低でも以下の知識はないと厳しいです。(僕も学習を始めたのは２か月ほど前です。)
・Pythonの基礎知識がある
・絶対パス・相対パス程度のコンピュータの基礎知識がある
・ターミナルでls、cdといった基本的なコマンドを理解している

LangChainとは何か

簡単に言いますと「Chat GPTのような言語モデルの機能拡張を効率的に実装するためのライブラリ」です。開発者が会話型AIのパフォーマンスを改善し、新しい機能を追加するための効率的なツールと考えることができます。これにより、開発者は一から全てをコーディングする代わりに、既存のライブラリを活用して時間と労力を節約することが可能になります。

※PythonとTypeScriptのどちらでも実装できますが、全機能を最大限に活用するためにはPythonが推奨されています。

LangChainの主な利点

LangChainの主な利点はChat GPT等で散見されるいくつかの制限、最新情報に対応していない、長文の取り扱いが難しい問題、複雑な計算問題に対する解答不能といった問題を解決することができます。
この機能はLangChainを使用しなくても実装可能ですが、このライブラリを使用することでコードを簡潔にして手続きを簡素化します。

LangChainの主要な6つの特徴

LangChainは6つの主要な特徴を提供しています。

1. モデル機能：
   OpenAIのチャットモデルや埋め込みモデルなど、さまざまな言語モデルを切り替えて組み合わせることが可能。

2. プロンプト機能：
   プロンプトの管理、最適化、シリアル化が可能。

3. Indexes機能：
   PDFやCSVなどの外部データを使用して回答を生成。

4. チェーン機能：
   複数のプロンプト入力を実行可能。

5. Agents機能：
   エージェントがアクションを決定し、実行し、結果を観察し、完了するまで繰り返すことができる。

6. メモリ機能：
   過去の会話に基づいた回答を可能にする。

各機能イメージ図

概要のまとめ

• LangChainは、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）の機能を拡張し、サービスとして展開する際に役立つライブラリ

• 利用するにはPythonを書いたり、ターミナルの使用方法等の知識が必要

• LLM等を活用した開発の際に作業コストが削減される

• 主要な特徴が６つある。モデル機能、プロンプト機能、インデックス機能、チェーン機能、エージェント機能、メモリ機能。

次回以降は各機能について説明していきます！