LangChain
LLMアプリケーション開発のための強力なフレームワーク
LangChainは、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーション開発を簡素化するオープンソースフレームワークです。AI機能をチェーン化し、複雑なワークフローを構築することで、ChatGPT、Claude、Geminiなどの AI能力を最大限に活用できます。
主な機能
チェーンシステム
複数のAI機能を連結し、順次実行する複雑なワークフローを構築。入力から出力まで自動処理。
多様なLLM対応
OpenAI、Anthropic、Google、Hugging Faceなど主要なLLMプロバイダーに統一インターフェースで対応。
メモリ管理
会話履歴、コンテキスト、状態を管理し、長期間にわたる一貫した対話を実現。
エージェント機能
自律的に行動するAIエージェントを構築。ツール使用、意思決定、問題解決を自動化。
外部ツール統合
検索エンジン、データベース、API、ファイルシステムなど外部リソースとのシームレス連携。
プロンプトテンプレート
再利用可能なプロンプトテンプレートで効率的な開発。動的パラメータ挿入に対応。
料金体系
オープンソース
- 完全無料のフレームワーク
- 全機能利用可能
- 商用利用可能
- コミュニティサポート
- GitHub上でソース公開
- 豊富なドキュメント
LangSmith
- 開発・運用支援プラットフォーム
- デバッグ・モニタリング
- パフォーマンス分析
- チーム協働機能
- プロダクション環境支援
- 優先サポート
外部サービス料金
- OpenAI API料金
- Anthropic Claude料金
- Google Vertex AI料金
- 各種外部ツール料金
- クラウドインフラ料金
- 使用量に応じた従量課金
使い方ガイド
環境セットアップ
Python環境にLangChainをインストール。必要なLLM APIキーを設定。
基本チェーン作成
シンプルなプロンプト+LLM+出力パーサーのチェーンを作成して基本概念を理解。
複雑なワークフロー構築
メモリ、ツール、エージェントを組み合わせた高度なアプリケーションを構築。
デプロイ・運用
作成したアプリケーションをWebアプリやAPIとしてデプロイし、本格運用開始。
コア概念
🔗 Chains（チェーン）
複数の処理ステップを連結する基本単位。プロンプト→LLM→パーサーの流れを定義。
🧠 Memory（メモリ）
会話履歴や状態を保持し、コンテキストを維持した対話を実現する仕組み。
🤖 Agents（エージェント）
自律的に行動選択し、ツールを使用して問題解決を行うAIエンティティ。
🛠️ Tools（ツール）
外部API、検索エンジン、計算機など、LLMが利用できる外部機能。
活用事例
チャットボット開発
企業カスタマーサポート、FAQ対応、内部問い合わせシステムの高度なチャットボット構築。
文書分析・要約
大量文書の自動分析、要約、質問応答システム。法務、研究、ビジネス分析に活用。
コード生成・レビュー
要件からのコード自動生成、バグ検出、コードレビュー支援システムの構築。
データ分析支援
自然言語でのデータ操作、SQL生成、グラフ作成など、データサイエンス作業の自動化。
対応プラットフォーム・統合
🤖 LLMプロバイダー
- OpenAI (GPT-3.5, GPT-4)
- Anthropic (Claude)
- Google (Gemini, Vertex AI)
- Hugging Face Transformers
- Cohere, AI21 Labs
🗄️ データソース
- Pinecone, Weaviate (ベクターDB)
- MongoDB, PostgreSQL
- Elasticsearch, Redis
- Google Drive, Notion
- Web スクレイピング
🛠️ 外部ツール
- Google Search, Wikipedia
- Wolfram Alpha (計算)
- Weather API, News API
- GitHub, Slack
- Email, Calendar
🚀 デプロイ環境
- Streamlit, Gradio (Web UI)
- FastAPI, Flask (API)
- AWS, GCP, Azure
- Docker, Kubernetes
- Vercel, Heroku
サンプルコード
基本的なチェーンの例
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
# プロンプトテンプレート定義
template = """以下の商品について、魅力的な商品説明文を作成してください。
商品名: {product_name}
特徴: {features}
商品説明文:"""
prompt = PromptTemplate(
input_variables=["product_name", "features"],
template=template
)
# LLMとチェーンの設定
llm = OpenAI(temperature=0.7)
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
# 実行
result = chain.run({
"product_name": "AI搭載スマートウォッチ",
"features": "健康管理、GPS、バッテリー7日間"
})
print(result)メリット・注意点
メリット
- 完全無料のオープンソースフレームワーク
- 多様なLLMプロバイダーへの統一インターフェース
- 豊富な統合オプションと拡張性
- 活発なコミュニティとエコシステム
- 詳細なドキュメントとチュートリアル
- 商用利用可能
- 継続的な開発とアップデート
注意点
- プログラミング知識が必要
- 学習コストが比較的高い
- 急速な開発でAPIが頻繁に変更
- 外部サービスの料金が別途発生
- デバッグが複雑になる場合がある
- 本格運用にはインフラ知識が必要