LangChainはオープンソースのフレームワークであり、人工知能（AI）およびその一部である機械学習を活用するソフトウェア開発者が、大規模言語モデル（LLM）を外部コンポーネントと組み合わせ、LLMを活用したアプリケーションを開発できるようにします。
LangChainは、OpenAIのGPT-3.5やGPT-4などの強力なLLMを、さまざまな外部データソースに接続し、自然言語処理（NLP）アプリケーションを作成し、その利点を活用することを目的としています。また、人間のような応答を生成したり、質問に答えたりするインターフェースの作成にも使用されます。
Python、JavaScript、TypeScriptのプログラミング言語に精通した開発者、ソフトウェアエンジニア、データサイエンティストは、これらの言語で提供されているLangChainのパッケージを利用できます。
LangChainは、共同創設者であるハリソン・チェイス（Harrison Chase）とアンクシュ・ゴラ（Ankush Gola）によって、2022年にオープンソースプロジェクトとして公開されました。
LangChainが重要な理由
LangChainは、生成AIアプリケーションのインターフェース作成を簡素化するフレームワークです。このようなインターフェースを開発する際、開発者はさまざまなツールを活用して高度なNLPアプリを作成しますが、LangChainはそのプロセスを効率化します。例えば、LLMは大量のビッグデータにアクセスする必要がありますが、LangChainはこれらの大量のデータを整理し、簡単にアクセスできるようにします。
さらに、GPT（Generative Pre-trained Transformer）モデルは、特定の時点までのデータを基にトレーニングされており、これを「知識のカットオフ日」と呼びます。モデルは定期的に更新されるものの、LangChainを活用することで、AIモデルを直接データソースに接続し、最新のデータを取得できるようになります。
LangChainのメリット
LangChainには、以下のようなさまざまなメリットがあります：
1. オープンソースとコミュニティの利点
LangChainはオープンソースのフレームワークであり、コミュニティによる貢献とコラボレーションが活発に行われています。GitHubなどのプラットフォームで利用でき、開発者は豊富なリソース、チュートリアル、ドキュメント、サポートを活用できます。
2. モジュラー設計
LangChainのモジュラーアーキテクチャにより、開発者は特定のニーズに合わせてコンポーネントを組み合わせたり、カスタマイズしたりできます。
3. 開発の簡素化
LangChainは標準化されたインターフェースを提供し、開発者が異なるLLM間を簡単に切り替え、ワークフローを合理化し、統合の複雑さを軽減できます。例えば、OpenAIやHugging Faceなどの異なるLLMを最小限のコード変更で切り替えることができます。
4. LLMの再利用
LangChainは、組織がLLMを再トレーニングせずにドメイン特化型アプリケーションへ適用することを可能にします。これにより、企業の独自情報（例：社内文書の要約など）を活用し、モデルの応答を強化できます。また、「検索拡張生成（RAG）」ワークフローにより、プロンプト時に関連情報を組み込むことで、生成AIのハルシネーション（誤った情報の生成）を抑制し、応答の精度を向上させます。
5. インタラクティブなアプリケーション
LangChainは、リアルタイムで言語モデルと通信することでインタラクティブなアプリケーションを実現します。例えば、チャットボットやAIアシスタントなど、ユーザーとリアルタイムで対話するアプリケーションの開発に活用できます。
LangChainの主要機能
LangChainは、NLPアプリの構築に必要な複数のコンポーネントがスムーズに動作するように設計された以下のモジュールで構成されています：
モデルインタラクション（Model I/O）
LangChainがあらゆる言語モデルとやり取りできるようにするモジュールで、モデルへの入力管理や出力からの情報抽出を行います。
プロンプトテンプレート
開発者がLLM用の構造化されたプロンプトを作成できるテンプレートモジュール。例を組み込んだり、出力フォーマットを指定したりすることで、スムーズなやり取りとより正確な応答を実現します。
データ接続と検索
LLMがアクセスするデータを変換、データベースに保存し、クエリを通じて取得できるようにするモジュール。
チェーン（Chains）
より複雑なアプリを構築する際に、複数のLLMやその他のコンポーネントを連携させるモジュール。
エージェント（Agents）
LLMが問題解決のための最適な手順やアクションを決定できるようにするモジュール。
メモリ（Memory）
LLMがユーザーとの対話のコンテキストを記憶できるようにするモジュール。短期記憶と長期記憶の両方を追加できます。
検索モジュール（Retrieval Modules）
検索拡張生成（RAG）システムの開発をサポートし、情報の変換、保存、取得を通じて言語モデルの応答を強化するモジュール。
LangChainの統合機能
LangChainは、LLMプロバイダーや外部データソースと統合してアプリケーションを構築します。例えば、LLMをデータソース（リレーショナルデータベース、グラフデータベース、テキストファイル、ナレッジベースなど）と統合し、ユーザー入力を処理し、最適な回答を提供するチャットボットやQ&Aシステムを開発できます。
その他の統合例として、クラウドストレージ（AWS、Google Cloud、Microsoft Azure）や、ベクトルデータベース（動画、画像、長文テキストを数学的表現で保存し、検索しやすくする技術）があります。
LangChainでのアプリケーション開発方法
LangChainは、言語モデルの機能を活用したアプリを開発するために作られています。開発方法にはさまざまなアプローチがありますが、一般的なプロセスは以下の主要なステップで構成されます。
- 環境をセットアップする
まず最初に、LangChainを必要な依存関係とともにインストールします。加えて、開発者はOpenAIなどのLLM APIへのアクセスを確保し、統合のためにAPIキーを取得する必要があります。 - アプリケーションを定義する
アプリ開発者は、まずアプリの具体的なユースケースを定義しなければなりません。これには、必要な統合、コンポーネント、およびLLMなどの要件を決定することも含まれます。 - 機能を構築する
開発者はプロンプトを使用して、対象アプリの機能やロジックを構築します。 - 機能をカスタマイズする
LangChainでは、開発者がコードを修正して、ユースケースに適したカスタマイズ機能を作成し、アプリケーションの動作を調整できます。 - LLMを微調整する
タスクに適したLLMを選択し、ユースケースのニーズに適合するように微調整することが重要です。 - データをクレンジングする
データクレンジング技術を使用して、クリーンで正確なデータセットを確保します。また、機密データを保護するためのセキュリティ対策も実施する必要があります。 - テストする
LangChainアプリがスムーズに動作し続けるよう、定期的にテストを行います。
LangChainの活用例とユースケース
LangChainを使用して構築できるLLMベースのアプリケーションは、さまざまな業界や市場において高度なユースケースに適用できます。代表的なものとして、以下のようなものがあります。
カスタマーサービス用チャットボット
LangChainを活用することで、高度なチャットアプリケーションを開発し、複雑な質問やユーザー取引を処理できます。これらのアプリは、ChatGPTのように会話の文脈を理解し、維持することが可能です。AIは顧客体験とサービスの向上に広く利用されています。
コーディングアシスタント
LangChainを活用してコーディングアシスタントを構築することも可能です。LangChainとOpenAIのAPIを組み合わせることで、開発者がコーディングスキルを向上させ、生産性を高めるためのツールを作成できます。
ヘルスケア
AIはヘルスケア分野にも広く浸透しています。LLM中心のLangChainアプリケーションは、医師の診断を支援するほか、患者の予約スケジュール管理などの繰り返し作業を自動化し、医療従事者がより重要な業務に集中できるようにします。
マーケティングとEコマース
企業はLLM機能を搭載したEコマースプラットフォームを活用し、顧客とのエンゲージメントを強化し、顧客基盤を拡大しています。消費者の購買パターンや製品説明を理解するアプリケーションは、最適な商品推薦を行い、魅力的な製品説明を生成することができます
要約タスク
LangChainは、大量のテキストを簡潔な要約に圧縮するのにも役立ちます。これは、ジャーナリズム、研究、コンテンツ作成の分野で特に有用であり、重要な情報を迅速に取得するのに役立ちます
データ拡張（Data Augmentation）
LangChainは、既存のデータに類似した新しいデータを生成することで、データを拡張することが可能です。これには、データのパラフレーズや文脈の微調整などが含まれます。データ拡張は、機械学習モデルのトレーニングや新しいデータセットの作成に役立ちます。
メディア適応
LangChainは、エンターテインメント業界において、コンテンツの吹き替えや字幕作成を支援し、映画やテレビ番組をより広い視聴者に届けることができます。これにより、視聴者の体験が向上し、コンテンツの国際的な展開が容易になります。
