ラングチェーン

コア・コンポーネント

LangChainは、いくつかの重要な抽象化によってその機能を実現している：

• モデル： OpenAIのような）様々なLLMとの統合と埋め込みモデル。
• プロンプト： プロンプトテンプレートや動的プロンプト生成など、LLMに送信されるプロンプトを管理・最適化するためのツール。効果的なプロンプトエンジニアリングは、LLMの行動を導くために極めて重要である。
• チェーン：LLMまたは別のユーティリティへの一連の呼び出し。単純なチェインではLLMの呼び出しは1回だけだが、複雑なチェイン（プロンプト・チェイン）では複数のLLMの呼び出しや他のツールとのやりとりをリンクさせることができる。
• インデックス：LLMがデータを簡単に操作できるように構造化する。多くの場合、埋め込みデータを作成し、効率的な意味検索のためにPineconeや Chromaのようなベクトルデータベースに格納するようなテクニックを含む。
• メモリー：チェーンやエージェントが以前のインタラクションを記憶し、進行中の会話やタスクにコンテキストを提供できるようにする。これは、チャットボットのようなステートフルなアプリケーションを構築するために不可欠です。
• エージェント：LLMがどの行動をとるべきか決定し、ツール（検索エンジンや計算機など）を使い、結果を観察し、タスクが完了するまで反復することを可能にする。これにより、より自律的な問題解決が可能になる。

AIと機械学習における関連性

LangChainが機械学習（ML）コミュニティで大きな支持を得ているのは、LLMの上に実世界のアプリケーションを構築するという現実的な課題に取り組んでいるからだ。一方 PyTorchや TensorFlowやTensorFlowのようなフレームワークは、モデルの学習と定義のための基本的なものですが、LangChainはアプリケーションレイヤー、つまりこれらの強力なモデルが外部システムやデータとどのように相互作用するかをオーケストレーションすることに重点を置いています。これはUltralytics HUBのようなプラットフォームとは異なり、カスタムモデルのトレーニング、データセットの管理、モデルのデプロイのプロセスを効率化し、主に以下のようなモデルを使用したオブジェクト検出のようなタスクに対応します。 Ultralytics YOLO11.

LangChainはブリッジとして機能し、LLMの洗練された自然言語処理（NLP）機能を特定のコンテキストに基づかせたり、外部アクションをトリガできるようにします。APIコール、データ処理、状態管理などのために大規模なカスタムコードを必要とする複雑なワークフローを簡素化します。

実世界での応用

LangChainは、LLMのインテリジェンスと外部リソースを組み合わせることで、幅広いアプリケーションを可能にします：

1. 私的な文書で質問に答える会社のポリシー文書や技術マニュアルをもとに、従業員の質問に答える社内チャットボットを作りたい会社を想像してみてください。LangChainはRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムを構築するのに使えます。ドキュメントは読み込まれ、分割され、埋め込まれ、ベクターデータベースに保存されます。ユーザが質問をすると、LangChainは関連するドキュメントのチャンクを検索し、それらをユーザのクエリと組み合わせてプロンプトにし、LLMに送り、提供されたコンテキストのみに基づいて答えを生成する。これは、答えを特定のデータソースに制限しながら、LLMの推論を活用する。多くの内部知識ベースツールはこのパターンを利用している。
2. タスク完了のための自律エージェント： ユーザーはAIアシスタントに "Ultralytics 最新ニュースを要約し、上司にメールを送る "と依頼することができます。LLMを搭載したLangChainエージェントは、次のように決定することができる：
   • に関する最近の記事を探すには、ウェブ検索ツールを使用します。 Ultralytics.
   • テキスト要約ツール（またはLLM自体）を使用して、調査結果を要約する。
   • LangChainは、ツールの使用、プロンプトの作成、ステップ間の情報の流れのシーケンスを管理し、LLMが様々な機能をオーケストレーションする推論エンジンのように動作することを可能にする。例としては、パーソナルアシスタントや自動リサーチツールなどがある。

LangChainと関連概念

LangChainを関連用語と区別するのに役立つ：

• LLMとLangChainの比較：LLM（GPT-3、Llamaなど）は、テキストを理解し、生成する中核モデルである。LangChainは、これらのLLMをアプリケーションを構築するためのコンポーネントとして使用するフレームワークです。LLMと他のツール/データとの相互作用をオーケストレーションします。
• プロンプト・エンジニアリングとLangChainの比較プロンプトエンジニアリングは、LLMの効果的な入力を作る技術です。LangChainはプロンプト・エンジニアリングをより簡単に、より体系的にするためのツール（プロンプト・テンプレートなど）を提供しますが、状態管理やツールの統合など、それ以上のものを含みます。
• Hugging Face TransformersとLangChainの比較： Hugging Face Transformersライブラリは、何千もの学習済みモデル（多くのLLMを含む）と、それらを微調整し実行するためのツールへのアクセスを提供します。LangChainはしばしばHugging Face モデルと統合されますが、モデルの実装そのものよりも、これらのモデルの周りにアプリケーションを構築するという、より高いレベルのタスクに焦点を当てます。

LangChainは、複雑なコンテキストを認識するアプリケーションのためにLLMの機能を利用しようとしている開発者に強力なツールキットを提供します。そのモジュール設計と拡大する統合のエコシステムは、次世代のAIを搭載したツールを構築するための人気な選択肢となっています。LangChainの公式ドキュメントや LangChain GitHubリポジトリで、その機能をさらに探求することができます。