ChatGPTなどのLLMの登場により、自然言語処理の分野は大きく進歩しました。しかし、LLMを単体で使うだけでは、その真価を発揮できません。LangChainは、LLMと様々なデータソースやツールを繋ぎ合わせ、より高度なアプリケーションを開発するための強力なツールです。この記事では、LangChainの基本的な構成要素と考え方について理解できるよう解説していきます。
はじめに: LangChainとは
LangChainは、大規模言語モデル（LLM）を組み合わせて、より複雑な自然言語処理のアプリケーションを開発するためのツールキットです。LLM単体では、文章の生成や翻訳など特定のタスクに特化していますが、LangChainを使うことで、LLMの能力を拡張し、多様な自然言語処理タスクに対応できるようになります。
例えば、LangChainを使えば、LLMを部品のように組み合わせて、複雑な処理を行うプログラムを作れます。たとえば、ユーザーの質問に対して、LLMが答えを考え、その答えをデータベースから得られる情報でさらに詳しく説明するような、高度なチャットボットが簡単に作れます。さらに、LangChainは、LLMの能力を最大限に引き出すための様々な機能も備えています。LLMの学習データの管理や、複数のLLMを組み合わせることも可能です。開発者は、自分の目的に合ったLLMを選んで、その性能を調整することができます。
LangChainの基本概念
LangChainは、チェーン、プロンプトテンプレート、LLMラッパー、ツールの4つの要素を組み合わせることで、LLMの能力を最大限に引き出し、複雑なタスクを自動化します。これらの基本的な要素について１つずつ説明していきます。
チェーン（Chains）：タスクを繋ぎ合わせるワークフロー
チェーンは、LLMを用いた様々なタスクを順番に実行するワークフローの単位です。抽出、要約、翻訳、分析といった個々のタスクを部品としてとらえ、それらをつなぎ合わせて一つの処理を実現することをチェーンを使って表現します。
例えば、「ある製品についてのレビューをまとめ、その製品の強みと弱みを抽出する」という処理を考えてみます。この処理は、次のようなステップに分解できます。
- レビューテキストの抽出: 文章の中から対象の製品のレビューに関するテキストだけを抽出する
- テキストの要約: 入力されたレビューを要約する
- 感情分析: 要約されたテキストから、肯定的な意見と否定的な意見を抽出する
- 強み・弱みの抽出: 抽出された感情に基づいて、製品の強みと弱みを特定する
このような一つ一つのLLMのタスクをLangChainのチェーン機能を使うことで繋ぎ合わせ、複雑な処理を自動化することができます。このように、生成AIが実行する抽出、要約といった個々のタスクは単純なものですが、チェーンを組み合わせることで、複雑なアプリケーションを構築することが可能になるます。
プロンプトテンプレート（Prompt Templates）： LLMへの指示を効率的に作成
プロンプトはLLMへの指示文であり、その設計が結果に大きな影響を与えます。LangChainでは、プロンプトを動的に構築するテンプレートを提供します。一度作成したテンプレートを、様々なシナリオで再利用することで、プロンプト作成の時間を大幅に削減できます。
プロンプトテンプレートについては、実際のコードを見てもらった方が理解しやすいと思いまう。例えば、「ある歴史上の人物について説明する」というプロンプトを作成する場合、以下のようなテンプレートを作成します。
from langchain.prompts import PromptTemplate template = "以下の歴史上の人物について説明してください。\n人物名: {人物名}\n説明: " prompt = PromptTemplate(input_variables=["人物名"], template=template) print(prompt.format(人物名="徳川吉宗"))
このように、人物名を動的に変えることができるテンプレートを作成できます。これにより、様々な人物について説明するプロンプトを簡単に生成できます。
LLMラッパー：様々なLLMをシームレスに利用
LLMラッパーとは、様々な大規模言語モデル（LLM）を統一的なインターフェースで扱うための仕組みです。OpenAI、Claude、Cohere等の各種LLMの異なるAPI仕様を抽象化し、一貫性のある形でモデルを利用できます。これによりモデルの切り替えやパラメータ調整が容易となり、カスタマイズ性が高いシステムを構築することができます。
ツール（Tools）：LLMの能力を拡張
LangChainは、外部のAPIやデータベースとLLMを連携させるためのツールを提供しています。ツールを組み合わせることで、本来生成AIが苦手とする計算をタスクに組み入れたり、Web検索と連携してハルシネーション（誤った回答）リスクを軽減させることなどができます。このように、LangChainにはLLMの欠点を補ったり、より便利に使うためのツールが用意されています。
最後に
LangChainの特徴を端的に表す言葉が以下の3つです。
- モジュール性: LLMsをモジュール化し、他のコンポーネントと自由に組み合わせることで、柔軟なシステム構築が可能
- 拡張性: 新しい機能やモデルを簡単に追加できるため、常に最新の技術に対応可能
- 汎用性: 様々な種類のLLMsに対応しており、特定のLLMに依存しない開発が可能
LangChainは、外部データやAPIとの連携によるLLMの知識拡張、複数のモデルの組み合わせによる複合的なタスク実行、プロンプトエンジニアリングの効率化など、大規模言語モデル（LLM）の能力を最大限に引き出し、実用的なアプリケーション開発を加速させるフレームワークです。LLM単体では実現が難しかった、より複雑で高度なタスクを可能にします。
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