AzureからGPTを使ってみる｜LangChain基本編

LLMまわりのpythonライブラリーで最も重要といってもいいLangChainの使い方（基本編）

とにかくLLMまわりのライブラリーの開発スピードが速い。Version upすると便利になったり、できることが増えてよいのだが、これまでの記述方法がまったく役に立たなくなる。
コードを書いていて、「あれ？この環境に入っているライブラリーのverは、いくつだったけ？」というのは、しょっちゅうです。その度に、verにあった記述法を見返しています。
ということで、自分のための備忘録を兼ねてLangChainのバージョンごとの記述方法を簡単にnoteにしておきます。

・LangChain=0.0.285

 #langchain =0.0.285 
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import HumanMessage


from dotenv import load_dotenv
import os

dotenv_path = ".env"
load_dotenv(dotenv_path)

OPENAI_API_TYPE = os.getenv('OPENAI_API_TYPE')
OPENAI_API_BASE = os.getenv('OPENAI_API_BASE')
OPENAI_API_VERSION = os.getenv('OPENAI_API_VERSION')
OPENAI_API_KEY = os.getenv('OPENAI_API_KEY')

llm = ChatOpenAI(
    model_name='gpt4-o',
    model_kwargs={"deployment_id":"gpt4o"}
)

prompt ="こんにちは"
messages = [HumanMessage(content=prompt)]
response = llm(messages)

print(response.content)

・langchain=0.2.7    　langchain-openai=0.1.15

 #langchain -openai=0.1.15 #langchain =0.2.7    
from langchain_openai import AzureChatOpenAI
from dotenv import load_dotenv
import os

# OpenAI APIキーの設定
dotenv_path = ".env"
load_dotenv(dotenv_path)

OPENAI_API_BASE = os.getenv('OPENAI_API_BASE')
OPENAI_API_VERSION = os.getenv('OPENAI_API_VERSION')
OPENAI_API_KEY = os.getenv('OPENAI_API_KEY')

os.environ["AZURE_OPENAI_API_KEY"] = OPENAI_API_KEY
os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] = OPENAI_API_BASE

llm = AzureChatOpenAI(
    api_version=OPENAI_API_VERSION, 
    azure_deployment="gpt4o" # azure_deployment = "deployment_name"
    )

prompt ="こんにちは"
messages=[
("user", prompt)
]

response = llm.invoke(messages)

print(response.content)

prompt ="""LangChainがversion upするごとにコードの記述法が変わって、キャッチアップするのが大変です。
効率的な勉強法はありませんか？
"""

LangChainのような急速に進化するライブラリにキャッチアップするためには、以下の効率的な勉強法を試してみてください。

### 1. ドキュメントの定期的な確認
LangChainの公式ドキュメントは、新機能や変更点についての最も信頼できる情報源です。バージョンアップごとに公式ドキュメントの「リリースノート」や「変更履歴」を確認する習慣をつけましょう。

### 2. サンプルコードの活用
公式リポジトリやドキュメントに掲載されているサンプルコードは、最新のコード記述法を学ぶのに非常に有用です。特に、新しいリリースで追加されたサンプルコードは、変更点や新機能の理解に役立ちます。

### 3. コミュニティの活用
LangChainのユーザーコミュニティやフォーラム（GitHub Discussions、Stack Overflow、Redditなど）に参加してみましょう。最新の変更点についての議論や、他のユーザーが直面した問題への対処法など、リアルタイムな情報交換が行われています。

### 4. バージョン管理システムの利用
GitHubでLangChainのリリースタグをウォッチすることで、バージョンアップの通知を受け取ることができます。また、変更が加えられた箇所の差分を確認することで、具体的に何がどう変わったのかを把握することができます。

### 5. チュートリアルとブログ記事
LangChainの公式ブログや技術ブログで公開されるチュートリアル記事は、新機能の使い方や変更点を理解するのに役立ちます。RSSフィードを利用して更新情報を受け取るのも良い方法です。

### 6. 実際のプロジェクトで試す
学んだ内容を実際のプロジェクトで試すことが最も効果的な学習方法です。特に、新しいバージョンのLangChainを使って既存のプロジェクトをアップデートすることで、実践的に変更点を理解できます。

### 7. 継続的な学習
ソフトウェア開発は継続的な学習が必要です。LangChainに限らず、他のライブラリやフレームワークについても定期的に学習時間を確保し、最新情報をキャッチアップする習慣をつけましょう。

これらの方法を組み合わせて、LangChainのバージョンアップに効率的に対応していきましょう。

ですよね。