LangChain チュートリアル

LangChain は、AIエージェント（AI Agent）や大規模言語モデル（LLM）アプリケーションを構築するための開発フレームワークです。

LangChain は、開発者が GPT、Claude、Gemini などの大規模モデルを利用した複雑な AI アプリケーションを迅速に構築するのに役立ちます。

LangChain は、Harrison Chase によって2022年10月にリリースされました。中核的な目標は次のとおりです：大規模言語モデルアプリケーションの開発プロセスを簡素化すること。

LangChain は統一されたインターフェースを提供し、大規模モデル、プロンプト、ベクトルデータベース、ツール呼び出し、記憶システム、Agent ワークフローを接続できます。

現在、LangChain は最も人気のある LLM アプリケーション開発フレームワークの一つとなり、スマートチャットボット、RAG 知識ベース、文書分析、コード生成、AI 自動化などのシーンで広く利用されています。

このチュートリアルは誰向けですか？

本チュートリアルは、Python の基礎知識があり、AI アプリケーション開発を学びたい開発者に適しています。

  • Python の基礎があり、AI と大規模言語モデルの開発を学びたい初心者
  • AI チャットボット、知識ベース、Agent アプリケーションを開発したい開発者
  • GPT、Claude、RAG、ベクトルデータベースに興味のある学習者
  • LangChain を使用して AI プロジェクトを迅速に構築したいエンジニア
  • 従来の開発から AI アプリケーション開発に転向したいプログラマー

本チュートリアルを学ぶ前に知っておくべきこと

本チュートリアルを学ぶ前に、ある程度の Python の基礎知識と、基本的な Web と API の概念を理解している必要があります。

  • Python の基礎：変数、関数、クラス、モジュールのインポート、例外処理
  • HTTP と API の基礎：GET/POST リクエスト、JSON データ形式
  • プロンプトの基礎：プロンプトと大規模言語モデルについて理解する
  • 基礎的なデータベース知識：SQLite / MySQL の基本操作を理解する
  • 基本的なコマンドライン操作と pip パッケージ管理を理解する

LangChain でできること

  • AI チャットボット（ChatBot）
  • RAG 企業知識ベース
  • PDF 文書Q&Aシステム
  • AI Agent による自動タスク実行
  • コード生成とコード分析
  • マルチターン対話とコンテキスト記憶
  • オンライン検索とツール呼び出し
  • ワークフロー自動化システム

最初の LangChain プログラム

以下のコードは、LangChain を使用して OpenAI モデルを呼び出し、AI が生成したコンテンツを出力します：

実例

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

# モデルを初期化
llm = ChatOpenAI(
    model="gpt-4o-mini"
)

# プロンプトテンプレート
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
    "説明してください：{topic}"
)

# Chain を作成
chain = prompt | llm

# 呼び出し
result = chain.invoke({
    "topic": "Transformerとは何ですか？"
})

print(result.content)

実行すると、大規模モデルが Transformer に関する説明内容を自動生成します。

LangChain の中核コンポーネント

  • LLM：OpenAI、Claude、Gemini などの大規模モデルに接続
  • PromptTemplate：プロンプトテンプレートを管理
  • Chains：複数ステップの AI ワークフローを構築
  • Memory：マルチターン対話の記憶を実現
  • Tools：検索、データベース、API などのツールを呼び出し
  • Agents：AI に自動で意思決定とタスク実行をさせる
  • Vector Store：ベクトルデータベースに接続して RAG を実現

参考ドキュメント

その他の拡張