ラングチェーン

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。LangChainは、LLMプロンプト、他のLangChain、または外部ツールを含むことができる呼び出しのシーケンスである "チェーン "のための標準インタフェースを提供します。GPT-4のようなLLMを外部のデータソースや計算モジュールに接続することで、開発者がより強力で、コンテキストを意識した、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が核心です。これにより、モデルは事前に訓練された知識を超えて、よりダイナミックな方法で世界と相互作用することができます。公式のLangChainドキュメントや LangChain GitHubリポジトリを通して、その機能をさらに探求することができます。

LangChainの仕組み：チェーンとエージェント

LangChainのモジュラー・アーキテクチャは、2つの重要なコンセプトに基づいて構築されています：チェーンとエージェントです。この構造は、LLM、データソース、その他のツール間の複雑な相互作用を管理するのに役立ちます。

• チェーン：LangChainの基本的な構成要素。チェーンは一連の処理を表し、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、ユーザの入力を受け取り、プロンプトテンプレートを使ってフォーマットし、LLMに送ります。より複雑なチェーンでは、複数のLLMや他のツールをリンクさせ、ドキュメントの要約に続いてセンチメント分析を行うような高度なタスクを実行することができる。このフレームワークは、このようなマルチステップワークフローのためのプロンプトチェインを容易にする。
• エージェント：エージェントは推論エンジンとしてLLMを使用する、より高度なタイプのチェーンである。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うかを決めることができる。例えば、"昨日のパリの天気とフランスの首都は？"と聞かれた場合、エージェントはまず検索ツールを使って天気を見つけ、次に内部知識にアクセスして質問の2番目の部分に答えることができる。これにより、ダイナミックで柔軟な問題解決が可能になり、エージェントはAgentic AIの中核をなす要素になる。

実世界での応用

LangChainは、LLMと外部システムとのギャップを埋めることで、幅広い高度なAIアプリケーションの開発を可能にします。

1. 私的な文書に対する質問応答：最も一般的なユースケースのひとつは、企業内部の知識ベースや研究論文のコレクションなど、特定の文書群に基づいて質問に答えるシステムを構築することです。LangChainは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）と呼ばれる技術を使ってこれを実現します。まず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検索し、次にこのコンテキストをLLMに送り、LLMは提供された情報に基づいて的確な回答を生成します。これにより、LLMの静的な学習データの限界を克服する。
2. 自律型AIエージェント：LangChainは、様々なソフトウェアツールやAPIと相互作用してタスクを実行する自律型エージェントを作成するために使用される。例えば、GoogleカレンダーAPIやメールクライアントのようなツールを使って、カレンダーを管理し、予定を予約し、メールを送信するパーソナルアシスタントエージェントを作ることができます。これらのエージェントは、特定の委任されたタスクに特化した人工狭域知能（ANI）の一形態を示している。

LangChainと関連概念

LangChainをAIエコシステムにおける関連用語と区別することは有益である：

• 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ある。LangChainは、これらのLLMをアプリケーションを構築するためのコンポーネントとして使用するフレームワークです。LLMと他のツールやデータソースとの相互作用をオーケストレーションする。
• プロンプト・エンジニアリングとラングチェーンの比較プロンプトエンジニアリングは、LLMの効果的な入力を作る技術です。LangChainはプロンプト・テンプレートのようなツールを提供し、アプリケーション内でプロンプト・エンジニアリングをよりシステマチックでスケーラブルなものにしますが、その範囲は状態管理、ツール統合、メモリなどもっと広いです。
• Hugging Face TransformersとLangChainの比較：Hugging Face Transformersライブラリは、何千もの事前訓練されたモデルと、それらを微調整し実行するためのツールへのアクセスを提供します。LangChainはしばしばHugging Faceモデルと統合されますが、モデルの実装そのものよりも、これらのモデルを複雑なアプリケーションに合成する、より高度なタスクに重点を置いています。

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）に関連していますが、異なるツールをオーケストレーションする能力により、テキストと画像のような他のデータタイプを組み合わせた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）の文脈では、LangChainは洗練されたワークフローを作成するために使用できます。

例えば、アプリケーションはリアルタイムのオブジェクト検出に 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る。このエージェントは、LLMを使用してシーンの豊富な説明を生成したり、類似画像の意味検索を実行したり、あるいは視覚入力に基づいて別のアクションをトリガーしたりすることができます。視覚言語モデルが普及するにつれて、LangChainのようなフレームワークは、世界を見たり推論したりするアプリケーションを構築する上で非常に重要になります。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、ロボット工学から スマート監視まで、様々な分野で新たな可能性が開けます。