LangChain モデル呼び出し -- init_chat_model() 関数

LangChain init_chat_model() は LangChain で最もよく使われる関数の一つで、統一された方法で 20 以上のモデルプロバイダーに接続でき、各プロバイダーのクラス名やパラメータの違いを覚える必要はありません。

構文

init_chat_model() 関数の構文は次のとおりです：

from langchain.chat_models import init_chat_model

# 完整语法
model = init_chat_model(
    model,                    # str | None：模型名称（provider:model 格式）
    *,
    model_provider=None,      # str | None：单独的模型提供商
    configurable_fields=None, # None | "any" | list[str]：可运行时修改的字段
    config_prefix=None,       # str | None：配置键前缀
    **kwargs,                 # 模型特定参数（temperature、max_tokens 等）
)

パラメータの説明：

model パラメータの詳細

provider:model 形式（推奨）

形式はプロバイダー:モデル名で、コロンで区切ります：

モデルプロバイダーの自動推論

プロバイダーのプレフィックスを指定しない場合、LangChain はモデル名から推論を試みます：

自動推論は便利ですが、100% 正しいとは限りません。例えば gemini プレフィックスは google_vertexai または google_genai を指す可能性があり、将来のバージョンでデフォルトの推論結果が変わる可能性があります。本番環境では常に provider:model 形式を使用することをお勧めします。

model_provider パラメータ

model_provider を個別に指定した場合、provider:model 形式と同じ効果になります：

model_provider を使用するシナリオ：

• 設定ファイルからプロバイダー名を動的に読み取る場合
• プロバイダー名とモデル名を独立して設定する必要がある場合（実行時にそれぞれ切り替える）
• モデル名が自動推論できず、文字列の連結が不便な場合

固定モデル vs 設定可能モデル

init_chat_model() には2つの使用モードがあります：

パターン 1：固定モデル

具体的な model 文字列を指定すると、すぐに使用できる BaseChatModel インスタンスが返されます：

.env が現在のディレクトリにある場合は、以下のコードを使用して現在のパスの設定を読み込みます：

import os

from dotenv import load_dotenv

# 加载当前目录 .env 文件
load_dotenv()
from langchain.chat_models import init_chat_model

# 指定了 model，返回固定模型
model = init_chat_model("deepseek:deepseek-v4-flash", temperature=0.7)
response = model.invoke("介绍サンプル")
print(response.content)

パターン 2：設定可能モデル

model を指定せず（または None に設定）、実行時に動的に切り替えられるモデルを作成します：

設定可能モデルは A/B テストやコスト最適化に非常に役立ちます。サービスを再起動することなく、設定を変更するだけでモデルを切り替えたりパラメータを調整したりできます。

サポートされているすべてのモデルプロバイダー

以下は init_chat_model() が内蔵サポートするプロバイダーとそのインストールパッケージです：

一般的な kwargs パラメータ

kwargs パラメータは基盤となるモデルクラスに直接渡されます。一般的なものは次のとおりです：

temperature と top_p は通常同時に設定しません。temperature は「分布の形状」を制御し、top_p は「候補範囲」を制御します。ほとんどのシナリオでは、temperature だけを調整すれば十分です。

ConfigurableModel——実行時のモデル切り替え

ConfigurableModel は init_chat_model() の高度な使い方で、実行時にモデルとパラメータを動的に指定できます：

configurable_fields の値：

configurable_fields="any" を使用する際はセキュリティに注意してください：安全でない設定ソースを信頼すると、api_key や base_url などの機密フィールドが改ざんされる可能性があります。本番環境では設定可能なフィールドを明示的に列挙することをお勧めします。