LangChain

LangChainは、大規模言語モデル（LLM）を使用したアプリケーションの作成を簡素化するために設計されたオープンソースのフレームワークです。LLMプロンプト、他のチェーン、または外部ツールを含めることができる一連の呼び出しである「チェーン」のための標準インターフェースを提供します。その中心となるアイデアは、GPT-4のようなLLMを外部データソースや計算モジュールに接続することにより、開発者がより強力で、コンテキストを認識し、データ駆動型のアプリケーションを構築できるようにすることです。これにより、モデルは事前学習された知識を超えて、より動的な方法で世界と相互作用できます。その機能については、LangChainの公式ドキュメントおよびLangChain GitHubリポジトリを通じてさらに詳しく調べることができます。

LangChainの仕組み：チェーンとエージェント

LangChainのモジュール式アーキテクチャは、チェーンとエージェントという2つの主要な概念を中心に構築されています。この構造は、LLM、データソース、およびその他のツール間の相互作用の複雑さを管理するのに役立ちます。

• チェーン: これらはLangChainの基本的な構成要素です。チェーンは一連の操作を表し、あるステップの出力が次のステップの入力になります。単純なチェーンは、ユーザー入力を受け取り、プロンプトテンプレートを使用してフォーマットし、それをLLMに送信します。より複雑なチェーンは、複数のLLMや他のツールをリンクさせて、ドキュメントの要約に続いて感情分析を行うなど、高度なタスクを実行できます。このフレームワークは、これらのマルチステップワークフローのためのプロンプトチェーンを容易にします。
• エージェント: エージェントは、LLMを推論エンジンとして使用する、より高度なチェーンの一種です。エージェントは、目標を達成するためにどのツールをどのような順序で使用するかを決定できます。たとえば、「昨日のパリの天気とフランスの首都は？」と質問された場合、エージェントは最初に検索ツールを使用して天気を見つけ、次に内部知識にアクセスして質問の後半に答えることができます。これにより、動的で柔軟な問題解決が可能になり、エージェントはAgentic AIの中核的なコンポーネントになります。

実際のアプリケーション

LangChainは、LLMと外部システム間のギャップを埋めることで、広範囲にわたる高度なAIアプリケーションの開発を可能にします。

1. プライベートドキュメントに対する質問応答：最も一般的なユースケースの1つは、会社の内部知識ベースや研究論文のコレクションなど、特定のドキュメントセットに基づいて質問に答えることができるシステムを構築することです。LangChainは、Retrieval-Augmented Generation（RAG）と呼ばれる手法を使用してこれを実装します。最初にベクトルデータベースから関連するテキストチャンクを取得し、このコンテキストをLLMにフィードして、提供された情報に基づいて正確な回答を生成します。これにより、LLMの静的なトレーニングデータの制限を克服します。
2. 自律型AIエージェント: LangChainは、さまざまなソフトウェアツールやAPIと連携してタスクを実行できる自律型エージェントの作成に使用されます。たとえば、Google Calendar APIやメールクライアントなどのツールを使用して、カレンダーの管理、予約、メールの送信を行うパーソナルアシスタントエージェントを構築できます。これらのエージェントは、特定の委任されたタスクに焦点を当てた人工狭知能（ANI）の一形態を示しています。

LangChainと関連コンセプト

AIエコシステムにおける関連用語とLangChainを区別することは有益です。

• LLMとLangChainの比較: LLM（例：GoogleのGemini、MetaのLlama）は、テキストを理解し生成するコアモデルです。LangChainは、これらのLLMをコンポーネントとして使用してアプリケーションを構築するフレームワークです。LLMと他のツールまたはデータソース間の相互作用を調整します。
• Prompt Engineering（プロンプトエンジニアリング） vs. LangChain: プロンプトエンジニアリングは、LLMに対して効果的な入力を作成する技術です。LangChainは、プロンプトエンジニアリングをアプリケーション内でより体系的かつスケーラブルにするためのプロンプトテンプレートのようなツールを提供しますが、その範囲ははるかに広く、状態管理、ツール統合、およびメモリが含まれます。
• Hugging Face Transformers vs. LangChain: Hugging Face Transformersライブラリは、数千もの事前トレーニング済みモデルと、それらをファインチューニングして実行するためのツールへのアクセスを提供します。LangChainは、Hugging Faceモデルと統合することが多いですが、モデルの実装自体よりも、これらのモデルを複雑なアプリケーションに構成するというより高レベルのタスクに焦点を当てています。

コンピュータビジョンにおける関連性

LangChainは主に自然言語処理（NLP）に関連付けられていますが、さまざまなツールを連携させる能力により、テキストと画像のような他のデータ型を組み合わせるマルチモーダルモデルに非常に適しています。コンピュータビジョン（CV）のコンテキストでは、LangChainを使用して高度なワークフローを作成できます。

例えば、アプリケーションはリアルタイムの物体検出にUltralytics YOLOモデルを使用し、検出されたオブジェクトラベルをLangChainエージェントに渡すことができます。次に、このエージェントはLLMを使用して、シーンの詳細な説明を生成したり、類似の画像のセマンティック検索を実行したり、視覚的な入力に基づいて別のアクションをトリガーしたりできます。Vision Language Modelsがより普及するにつれて、LangChainのようなフレームワークは、世界を見て推論できるアプリケーションを構築するために不可欠になります。Ultralytics HUBのようなプラットフォームでトレーニングされたビジョンモデルをこれらのチェーンに統合することで、ロボティクスからスマート監視までの分野で新たな可能性が開かれます。