LangChain環境構築

この記事では、LangChainのインストールと設定を行い、最初のLangChainプログラムを問題なく実行できるようにします。

環境要件

項目	最小バージョン	推奨バージョン
Python	3.10	3.11 または 3.12
pip	22.0	最新版
オペレーティングシステム	macOS / Linux / Windows すべて対応

Pythonのバージョンを確認：

$ python --version
Python 3.12.7

Pythonをまだインストールしていない場合は、以下を参照してください。Python3環境構築。

Pythonパッケージと環境管理ツールの参考：uv入門チュートリアル。

LangChainのインストール

LangChainはモジュール設計を採用しており、コア機能とサードパーティ統合は別々にインストールします。

コアパッケージのインストール

$ pip install langchain

このコマンドは以下をインストールしますlangchainメインパッケージ。init_chat_model()、create_agent() などのコアAPIが含まれており、依存関係として langchain-core も自動的にインストールされます。

モデルプロバイダーパッケージのインストール

LangChain自体には具体的なモデル実装は含まれていません。使用するモデルに応じて対応するプロバイダーパッケージをインストールする必要があります：

モデルプロバイダー	インストールコマンド	使用するモデル
OpenAI	pip install langchain-openai	GPT-4、GPT-5 など
Anthropic	pip install langchain-anthropic	Claude シリーズ
DeepSeek	pip install langchain-deepseek	DeepSeek-V3、R1 など
Google	pip install langchain-google-genai	Gemini シリーズ
Ollama（ローカルモデル）	pip install langchain-ollama	Llama、Qwen などのローカルモデル
xAI	pip install langchain-xai	Grok シリーズ
Mistral	pip install langchain-mistralai	Mistral シリーズ

ワンクリックインストール

初心者は以下の組み合わせを直接インストールすることをお勧めします：

$ pip install langchain langchain-openai python-dotenv

python-dotenv は .env ファイルからAPIキーを読み込むために使用します。これは機密情報を管理するためのベストプラクティスであり、キーをコードにハードコードするのを避けられます。

APIキーの設定

APIキーの取得

OpenAIを例にすると、まずアカウントを登録してAPIキーを取得する必要があります：

アクセスhttps://platform.openai.com登録またはログイン
API Keys ページに移動し、「Create new secret key」をクリック
生成されたキー（形式: sk-xxxxxxxx）をコピー

APIキーは一度しか表示されません。すぐに安全な場所に保存してください。キーをGitリポジトリにコミットしたり、他の人と共有したりしないでください。

他のプロバイダーも同様の方法で取得できます。対応するドキュメントを参照してください。

環境変数の設定

.env ファイルでAPIキーを管理することをお勧めします。プロジェクトのルートディレクトリに .env ファイルを作成します：

例

# ファイルパス: .env
# あなたのAPIキーを入力
OPENAI_API_KEY=sk-your-api-key-here

# 他のモデルを使用する場合もここで設定
# ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-your-key
# DEEPSEEK_API_KEY=sk-your-key

次に .gitignore ファイルを作成し、.env がコミットされないようにします：

# .gitignore
.env
__pycache__/
*.pyc

コードでの読み込み

例

# ファイルパス: config.py
# プログラムの先頭で .env ファイルを読み込む
import os
from dotenv import load_dotenv

# .env ファイルの環境変数を読み込む
load_dotenv()

# APIキーが正しく読み込まれたか検証
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
if api_key:
# 完全なキーの漏洩を防ぐため、先頭8文字と末尾4文字のみ表示
print(f"APIキーが読み込まれました: {api_key[:8]}...{api_key[-4:]}")
else:
print("警告: OPENAI_API_KEY が見つかりません。.env ファイルを確認してください")

インストールの検証

以下のスクリプトを実行して、インストールが成功したか検証します：

例

# ファイルパス: verify_install.py
# LangChainのインストールとAPIキー設定の検証
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

# テスト1: langchain のインポートを検証
try:
import langchain
print(f"langchain バージョン: {langchain.__version__}")
except ImportError:
print("エラー: langchain がインストールされていません。pip install langchain を実行してください")

# テスト2: langchain-openai のインポートを検証
try:
import langchain_openai
print("langchain-openai がインストールされています")
except ImportError:
print("エラー: langchain-openai がインストールされていません。pip install langchain-openai を実行してください")

# テスト3: APIキー設定の検証
import os
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
if not api_key:
print("エラー: OPENAI_API_KEY が設定されていません。.env ファイルで設定してください")
else:
print(f"APIキーの設定が成功しました: {api_key[:8]}...{api_key[-4:]}")

# テスト4: テストリクエストを送信
from langchain.chat_models import init_chat_model

model = init_chat_model("openai:gpt-4o-mini")
response = model.invoke("菜鳥教程（サンプル）を一言で紹介してください")
print(f"\nモデルの応答: {response.content}")

実行結果：

langchain 版本: 1.3.0
langchain-openai 已安装
API Key 配置成功: sk-proj-z...xxxx
モデルの返答: サンプルはプログラミング初心者向けの中国語技術学習プラットフォームです。

最後のステップでエラーが発生した場合は、以下を確認してください：(1) APIキーが正しいか；(2) ネットワークプロキシが接続に影響していないか；(3) アカウント残高が十分か。

中国国内ではDeepSeek大規模言語モデルを使ってテストできます。まだの場合は、まずhttps://platform.deepseek.com/api_keysAPIキーを作成してください。

DeepSeekのAPIドキュメントはこちら：https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/。

複数のサードパーティモデルを一元管理する必要がある場合は、モデルゲートウェイとして LiteLLM をインストールすることもできます：

pip install -U litellm

ただし、この記事の例では直接ChatOpenAIとopenai_api_baseパラメータを組み合わせてDeepSeekに接続するため、LiteLLMを追加でインストールする必要はありません。

例

import os
from langchain_openai import ChatOpenAI

# APIキーは環境変数に置くか、ここに直接代入することをお勧めします（本番環境ではハードコードしないでください）
# os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"] = "sk-あなたのDeepSeekキー"

# モデルの初期化
llm = ChatOpenAI(
model="deepseek-v4-pro", # DeepSeek V4 モデル名
openai_api_key="sk-あなたのキー", # あなたのDeepSeek APIキーを入力
openai_api_base="https://api.deepseek.com", # DeepSeek の API アドレス
temperature=0.7,
max_tokens=1024
)

# テストしてみる
response = llm.invoke("こんにちは、DeepSeek！簡単な自己紹介をお願いします。")
print(response.content)

上記のコードを実行すると、次のように出力されます：

你好！很高兴认识你！

我是DeepSeek，由深度求索公司创造的AI助手。我的特点包括：
。。。

プロジェクトディレクトリの推奨

推奨されるプロジェクトディレクトリ構造：

langchain-learning/
├── .env                  # API Key 配置（不提交到 Git）
├── .gitignore            # Git 忽略规则
├── config.py             # 公共配置加载
├── 01_hello_world.py     # 第一篇的示例
├── 02_first_agent.py     # Agent 示例
└── ...                   # 更多练习

その他の拡張

Agent 開発設定

リファレンスマニュアル