登録方法

LangChainとは？

LangChainは、ChatGPTやGPT-4などの大規模言語モデル（LLM）を活用し、外部データやAPIとの連携を通じて高度なアプリケーションを構築するためのオープンソースフレームワークです。PythonやTypeScriptで利用可能で、プロンプトテンプレート、チェーン、エージェント、メモリなどの機能を提供し、開発者が効率的にAIアプリケーションを開発できるよう支援します。

LangChainの登録手順

LangChain自体はオープンソースのライブラリであり、特定のウェブサイトでのアカウント登録は不要です。ただし、LangChainを活用するためには、以下のステップに従って環境を構築する必要があります。

ステップ1：Pythonのインストール

LangChainはPythonで動作するため、まずPythonをインストールします。公式サイト（https://www.python.org/）から最新のPythonバージョンをダウンロードし、インストールしてください。

ステップ2：仮想環境の作成（任意）

プロジェクトごとに依存関係を管理するために、仮想環境を作成することを推奨します。以下のコマンドで仮想環境を作成し、アクティベートします。

python -m venv langchain_env
source langchain_env/bin/activate  # Windowsの場合は langchain_env\Scripts\activate

ステップ3：LangChainのインストール

pipを使用してLangChainをインストールします。

pip install langchain

ステップ4：OpenAIライブラリのインストール

LangChainはOpenAIのAPIを利用するため、OpenAIのPythonライブラリもインストールします。

pip install openai

ステップ5：OpenAI APIキーの取得

OpenAIのAPIを利用するには、APIキーが必要です。以下の手順で取得します。

  1. OpenAIの公式サイト（https://platform.openai.com/）にアクセスし、アカウントを作成またはログインします。
  2. ダッシュボードの「API Keys」セクションに移動します。
  3. 「+ Create new secret key」ボタンをクリックし、新しいAPIキーを生成します。
  4. 生成されたAPIキーを安全な場所に保存してください。

ステップ6：APIキーの環境変数への設定

取得したAPIキーを環境変数に設定します。以下の方法で設定できます。

import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "取得したAPIキー"

ステップ7：LangChainの基本的な使用例

以下は、LangChainを使用して簡単なプロンプトを実行する例です。

from langchain.llms import OpenAI

llm = OpenAI(temperature=0.7)
response = llm("日本の首都はどこですか？")
print(response)

ステップ8：プロンプトテンプレートの活用

LangChainでは、プロンプトテンプレートを使用して柔軟な入力が可能です。

from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain

template = PromptTemplate(
    input_variables=["city"],
    template="{city}の観光名所を教えてください。"
)

llm = OpenAI(temperature=0.7)
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=template)
response = chain.run("京都")
print(response)

ステップ9：チェーンの構築

複数の処理を連結するチェーンを構築することで、複雑なタスクを実行できます。

from langchain.chains import SimpleSequentialChain
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate

# 要約プロンプト
summary_prompt = PromptTemplate.from_template("以下の文章を要約してください：{text}")
# 翻訳プロンプト
translate_prompt = PromptTemplate.from_template("以下の文章を英語に翻訳してください：{text}")

llm = OpenAI(temperature=0.7)

summary_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=summary_prompt)
translate_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=translate_prompt)

overall_chain = SimpleSequentialChain(chains=[summary_chain, translate_chain])
result = overall_chain.run("LangChainは、AIアプリケーション開発を支援するフレームワークです。")
print(result)

ステップ10：エージェントの利用

LangChainのエージェント機能を使用すると、外部ツールと連携した動的な応答が可能です。

from langchain.agents import load_tools, initialize_agent
from langchain.llms import OpenAI

llm = OpenAI(temperature=0.7)
tools = load_tools(["serpapi"], llm=llm)
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True)

response = agent.run("最新のAI技術のニュースを教えてください。")
print(response)

ステップ11：メモリの活用

LangChainのメモリ機能を利用することで、会話の履歴を保持し、より自然な対話が可能になります。

from langchain.chains import ConversationChain
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.memory import ConversationBufferMemory

llm = OpenAI(temperature=0.7)
memory = ConversationBufferMemory()
conversation = ConversationChain(llm=llm, memory=memory)

response = conversation.predict(input="こんにちは！")
print(response)

response = conversation.predict(input="昨日の話を覚えていますか？")
print(response)

ステップ12：LangChainの活用例

LangChainを活用することで、以下のようなアプリケーションの開発が可能です。

  • カスタムチャットボットの構築
  • ドキュメントの要約や翻訳ツールの開発
  • 外部APIと連携した情報検索システムの構築
  • ユーザーとの対話履歴を活用したパーソナライズドアシスタントの開発