LangChainとは？メリット・機能・始め方・活用事例・他LLMフレームワークとの比較徹底解説！

AI（人工知能）が近年急速に進歩しており、特に米OpenAI社が開発したChatGPTは多くのインパクトを与えています。ChatGPTは非常に便利なツールです。しかしながら、長文の入力が制限されたり最新の情報に対応していなかったりなどいくつか課題も残されています。

そこで、ChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）を利用する際に便利なライブラリにLangChainがあります。ChatGPTのAPIを利用する際の欠点を補いつつ、アプリ開発やビジネスへの導入を目的とする際に非常に便利です。

本記事ではLangChainの概要とメリットや機能、始め方、ChatGPTと組み合わせた活用事例、他のLLMフレームワークの比較を紹介します。

こちらでChatGPTの基本的な仕組み、おすすめの活用アイデアを詳しく説明しています。

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LangChainとは？

LangChainは、GPTなどのLLM（大規模言語モデル）を活用してサービスを開発する際に役立つライブラリです。このライブラリは、LLMと外部リソース（データソース、言語処理系）を組み合わせて、より高度なアプリケーションやサービスの開発をサポートすることを目的としています。

LangChainの導入により、LLMと他のシステムをシームレスに統合することが可能となります。他のシステムからの情報を簡単に取り込むことができ、LLMの利用範囲が大幅に拡大します。

LLMとは？どんな仕組みで動く？こちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

なぜLangChainが必要？ChatGPTでの欠点

ChatGPTは非常に高い能力を有していますが、いくつか大きな制約がいくつかあります。LangChainはこれらChatGPTの制約を補完する役割として必要です。つまり、ChatGPTが苦手としている問題に対してより良い回答を得るためにLangChainが用いられます。

例えば、OpenAIのChatGPTは一度に扱えるテキスト量に制限がありますが、LangChainを使用することで、これらの制約を克服し、大量のテキストを一度に処理することができます。

自社システムにChatGPTをはじめとした生成AI（ジェネレーティブAI）の機能を導入することは容易ではありません。LangChainを利用すればChatGPTを活用したアプリケーション開発を容易にすることが可能です。

複数のLLMを組み合わせて活用できる

ChatGPTに使用されるLLMであるGPTに限らず、それぞれのLLM（大規模言語モデル）には得手不得手があります。例えば、長文のプロンプト送信や回答内容に最新の情報を含めることが難しい場合があります。

そこでLangChainを利用すれば、複数のLLMを組み合わせて活用することができます。複数のLLMの機能を追加したアプリケーション開発が可能です。LangChainを使用することで、より高度な機能を持つアプリケーションの開発が可能となります。

APIを使うより高機能システムを実現

従来、APIを通じて言語モデルを呼び出す手法が主流でしたが、LangChainを活用することで、LLMの機能を直接拡張し、他のデータソースとのシームレスな接続が可能となります。LangChainの導入により、LLM（大規模言語モデル）の利用が一段と進化します。

これにより、言語モデルは独自の環境内での対話を実現し、情報の深度と幅が大幅に増すことが期待されます。特に、LangChainが提供する多数のモジュールをPythonプログラムで利用することで、他のシステムやサービスとの連携がより効率的に行えるのです。

LangChainと特に相性がいいのはPython

LangChainは、Python、JavaScript、TypeScriptなどの主要なプログラミング言語に対応しています。LangChainの多機能性をフルに活用するためには、Pythonでの使用が最適です。

Python版はLangChainの全機能に対応しているため、他の言語よりも高度な操作が可能です。

例えば、特定のデータ処理や高度な言語モデルの統合など、LangChainの独自の機能をPythonを通じて簡単に実装できます。

LangChain3つのメリット

ChatGPTが苦手としている部分をLangChainが補完できる点が最大のメリットです。主に以下の3つのメリットが挙げられます。

• 最新情報への対応
• 長文のプロンプト送信
• 複雑な計算問題

最新の情報に対応できる

ChatGPTは学習データが2021年9月までのものにしか対応していないため最新の情報に対応した質問には回答できません。プラグインと併用することで一部改善されていますが、それでも、訓練された時点以降の情報は基本的に提供できません。

例えば最新の情報に対応した質問として「今日の天気は」や「現在の内閣総理大臣は誰」「ChatGPTの最新アップデート内容は？」が挙げられます。これらの質問にChatGPTは正確に答えられません。

LangChainには、ChatGPTをはじめとしたLLMが最新情報にも対応できるような機能が提供されています。

長文のプロンプトでも送信できる

多くのLLMは、プロンプトからの入力に対して文字数の制限があります。そのため制限にかからないよう考慮する必要があります。例えば長文からなるPDFファイルを入力として要約された文章を受け取りたいという場合、LangChainを用いることで実現可能です。

関連記事：「ChatGPTのプロンプトとは？作成のコツ・例文・人気のプロンプト作成システム徹底解説！」

複雑な計算問題や専門タスクにも対応できる

LangChainが提供する機能を使用すれば、より複雑なタスクを解決できるようになります。LLMを使えば、さまざまな自然言語処理のタスクを効率よく実行できます。

しかし深い専門知識や特定の知識を必要とする問いや課題に対しては具体的な回答が難しい場合もあります。例えば、医療や法学のような特化した分野についての問いに対してLLMを活用するとき、専門的な知識が必要な問いに対しては十分な解答を提供できないかもしれません。

そこでLangChainが提供する機能を使用すれば、こういったLLMが抱える問題を克服することが可能です。

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LangChainの主な6つの機能

LangChainの主な機能として以下の6つがあります。それぞれが独立して機能する一方で、全体として連携させた動作も可能です。開発者は各機能を組み合わせ、具体的なニーズに応じたアプリケーションを作成できます。

Models：LLMの選択

「Models」は、異なるモデルを組み合わせて使用可能な機能です。本来は各ライブラリごとに理解して、それぞれの記法でコーディングする必要があります。

しかしModelsモジュールを活用することで、これらの手間を省けます。ユーザーはLangChainに統合されている多様なモデルを簡単に切り替えたり、組み合わせたりということが可能です。

Prompt：プロンプトの管理と最適化

「Prompt」は、プロンプトの管理や最適化をおこなうための機能です。

LLMを使用したアプリ開発には、プロンプトに関する機能を実装しなくてはなりません。LangChainのPromptモジュールはパッケージ化された機能で、プロンプトの管理や最適化が可能であり実装コストを抑えられます。

また、チームで開発する際に、統一された記述方法でコーディングが可能です。効率的な開発が期待できるでしょう。

Indexes：外部データの利用

「Indexes」は、外部データを利用するための機能です。具体的にはPDFやCSVファイルなどの外部データをもとに回答を生成できるようになります。

ChatGPTへの指示はテキストでのプロンプト入力が一般的ですが、LangChainによって機能拡張することで外部データを利用した効率的な指示を送れます。

Chains：複数プロンプトで一連の処理の実行

「Chains」は、複数のプロンプトを実行するための機能で、一度の指示で複雑な回答を得たいときに有効です。

具体的には、初めのプロンプトから出力された回答をもとに次のプロンプトを実行します。中間的な推論のステップを踏むことで、高精度の回答が得られます。

AIが生成して出力した回答を、次の別の生成AIのプロンプトに含めて入力とし、さらに出力させるといったことが可能です。例えば長い文章を部分部分に分割してそれぞれ要約し、それらをまとめて一つの文章に要約するといった利用法があります。

Agents：ツールの実行

「Agents」は、複数のツールを組み合わせて必要な処理を実行する機能です。

例えば、情報収集のためのGoogleの検索エンジンツールと、グラフ生成をするPythonのコードを実行するツールというように組み合わせて活用できます。必要な情報を収集して正しいグラフが作成できるまで修正を繰り返すといった処理が可能です。

Memory：対話履歴の保持

「Memory」は、言語モデルが出力した結果や回答履歴を保持して、必要に応じ再び活用できるようにした機能です。ChainsやAgentsモジュールの内部の状態を保持します。

ChatGPTなどのチャットモデルでChainsやAgentsを用いる際に、チャット上でのやり取りの内部の状態は保持されず、静的な各クエリは独立されたものとみなされます。Memoryを使うことで、過去の会話も記憶した上での回答生成が可能です。

LangChainの導入と設定方法

LangChainの導入は、技術的な基盤となる準備から始まります。LangChainを効率的に設定し、最適な利用を開始するためのプロセスを紹介します。

導入前の準備

LangChainを導入する前に、対象となるシステムがLangChainの要件を満たしているか確認することが重要です。具体的には、Pythonのバージョンや依存関係のあるライブラリが互換性を持つことを確認し、開発環境が適切に設定されているかを検討します。

また、LangChainのドキュメントやGitHubのリポジトリを通じて、LangChainの基本的な概念やアーキテクチャについての理解を深めることが求められます。LangChainは多様な開発環境に対応しており、幅広い技術スタックで利用可能です。

LangChainのインストール

LangChainのインストールは、プロジェクトの基盤を構築する最初のステップです。Pythonパッケージマネージャ（pip）を使用して、LangChainを簡単にインストールできます。

コマンドラインまたはターミナルから以下を入力することで、必要なパッケージと依存関係が自動的にシステムに追加されます。

pip install langchain

このプロセス中に、環境変数の設定や追加の設定ファイルの調整が必要になる場合があります。

具体的なインストール手順や初期設定に関しては、LangChainの公式ドキュメントを参照することが推奨されます。インストール後は、簡単なコマンドを実行してLangChainが正しくインストールされ、動作することを確認することが大切です。

基本設定の調整

LangChainのインストール後、基本設定の調整が必要になります。これは、LangChainを特定のプロジェクト要件に合わせてカスタマイズする過程です。

設定ファイル（通常は.envファイル）を編集することで、LangChainの動作を細かく制御できます。例えば、使用する言語モデルの種類やAPIキー、リクエストのタイムアウト設定など、プロジェクトに最適な設定を選択します。

設定の調整は、LangChainをより効率的に、そして柔軟に使用するための鍵となります。また、この段階で実施するテストを通じて、設定の調整が適切に行われているかを確認することが重要です。

最初のプロジェクトの作成

LangChainを使用した最初のプロジェクトの作成は、具体的な学習と実践の機会を提供します。新しいプロジェクトを開始するには、まずLangChainのライブラリをプロジェクトにインポートし、基本的なLangChainオブジェクトを初期化します。

次に、LangChainを使用して特定のタスクを実行する簡単なスクリプトを作成します。例えば、自然言語処理やテキスト生成のタスクを自動化するシンプルなアプリケーションです。このプロセスを通じて、LangChainのAPIとその主要な機能に慣れることができます。

また、デバッグとテストを行いながら、LangChainの設定を最適化し、プロジェクトの要件に合わせて調整することが重要です。

LangChainの活用事例5選

LangChainを活用した事例を5つ紹介します。

膨大なPDFの内容を瞬時に把握

LangChainの活用により、大量のPDFドキュメントから必要な情報を瞬時に抽出するという具体的な事例をご紹介します。

この事例では、ChatGPTとLangChainが組み合わさっています。まず、PDFドキュメントからテキストを抽出し、それを複数の部分に分割します。次に、LangChainのモジュールを使用して、これらのテキスト部分間の関連性を示すベクターデータを生成します。

そして、ChatGPTがこのベクターデータを利用して、ユーザーからの自然言語の問い合わせに対して、関連する情報をPDFドキュメントから迅速に抽出できるようになります。

このように、LangChainを活用することで、大量のPDFドキュメントから必要な情報を効率的に抽出するという新たな可能性が開かれました。

LangChainのメリットを活かした新しいアプリ開発

LangChainの利点を最大限に活用し、ChatGPTを用いてプログラミングの知識がなくてもデータ分析が可能なアプリケーションの開発が行われます。これは、LLM（大規模言語モデル）のビジネスへの応用例として注目に値します。

このアプリケーションでは、ユーザーが自然言語で指示を出すだけで、データ分析の各ステップを自動的に実行します。前処理からデータセットの作成、結果の可視化まで、データ分析の全過程を手軽に実行できるのです。

このように、LangChainを活用することで、LLM（大規模言語モデル）の可能性を広げ、より多くの人々がデータ分析を行うことが可能になりました。これは、LangChainの真価を示す一例と言えるでしょう。

コマンドや検索を駆使した調査活動の自動化

LangChainの活用により、OSINT（公開情報を活用した情報収集）の過程で行われる手作業のタスクを自動化することが可能となります。これは、特にサイバーセキュリティの分野で重要な意義を持ちます。

OSINT（Open Source Intelligence）は、Linuxコマンドの実行やGoogle検索を通じて公開情報を収集・分析する手法です。しかし、これらのタスクは手作業で行われることが一般的であり、時間と労力を要します。

しかし、LangChainを活用することで、これらのタスクを自動化することが可能となります。具体的には、ユーザーが自然言語で指示を出すと、LangChainはそれをLinuxコマンドやGoogle検索のクエリに変換し、自動的に情報収集や分析を行います。

このように、LangChainの活用により、OSINTの過程が効率化され、より迅速かつ正確な情報収集が可能となります。サイバーセキュリティの分野におけるLangChainの大きな貢献と言えるでしょう。

データ探索やファイル検索を高度化

LangChainの「Data Connection」モジュールとChatGPTのAPIを組み合わせることで、データ探索やファイル検索の高度化が実現します。

この組み合わせにより、言語モデルは外部データを組み込み、そのデータに基づいた回答を生成する能力を持つようになります。これにより、ドキュメントの検索や特定のWebサイトからの最新情報の抽出など、より高度な情報探索が可能となります。

特に、「Data Connection」モジュールの活用により、外部の情報ソースを用いた言語モデルの回答が強化されます。これにより、ユーザーはより深く、広範にデータを探索することが可能となります。これは、LangChainが提供する強力な機能の一つであり、データ探索の新たな可能性を開くものです。

AI Tuber

AI Tuberは、YouTuberやVTuberに次ぐ新たなオンライン配信事業として注目を集めています。これは、AIが自然な対話を生成し、人間のように会話するコンテンツを提供する新しい形態の配信です。

LangChainの導入により、AI Tuberの制作にかかる手間やコストが大幅に削減され、世界中でその利用が広がっています。しかし、開発にはソフトウェアやAIの高度な知識が必要となるため、ノーコードでAI Tuberを作成できる環境の整備が、その普及を加速する鍵となると考えられています。

LangChainを活用することで、AI Tuberの制作がより手軽に、そして効率的に行えるようになります。これにより、より多くの人々がAI Tuberという新たな配信形態を利用し、その可能性を広げることが期待されます。

承知しました。指示に従って、H2見出しとそれに続くH3見出しごとに、条件に沿った説明文を作成していきます。最初のH2見出しから順に進めていきますので、次のH2に進む前にフィードバックをお願いします。

LangChainと他のLLMフレームワークの比較

LangChainは、LLM（大規模言語モデル）を活用してアプリケーションを開発するためのフレームワークです。しかし、LangChainはこの分野で唯一の選択肢ではありません。LangChainを検討する際には、他のフレームワークとの比較を行うことが重要です。

LangChainがもつ独自の機能や利点を理解し、自社のニーズに最も適したフレームワークを選ぶ必要があるでしょう。

LlamaIndex

LlamaIndexは、データのインデックス化と検索に特化したフレームワークです。LLMアプリケーションの構築を簡素化し、プライベートデータの統合を容易にします。

LlamaIndexは特に、効率的なデータ検索と大規模データセットのナビゲーションに優れています。

関連記事：「LlamaIndexとは？RAGの構築を実現するライブラリの機能やメリット、構築手順を徹底解説！」

Hugging Face

Hugging Faceは、自然言語処理（NLP）のタスクに特化したフレームワークで、Transformerアーキテクチャを中心とした多様なモデルを提供しています。事前学習済みモデルが豊富で、ファインチューニングや転移学習に適しているのが特徴です。

Pytorch Lightning

Pytorch Lightningは、Pytorchをベースとした機械学習フレームワークで、モデルの構築からトレーニング、デプロイまでの一連の工程をシームレスに行えます。LLMを含む大規模モデルの学習に適したアーキテクチャを持ち、並列処理にも対応しています。

これらのフレームワークは、それぞれの分野で高い評価を得ており、LLMを活用する上で有力な選択肢となります。LangChainとの比較においては、これらのフレームワークがもつ固有の強みを理解することが重要です。

OpenAI Gym

OpenAI Gymは、強化学習のためのツールキットで、エージェントの学習環境を提供します。ゲームやロボット制御など、さまざまなタスクで活用されており、OpenAIが開発したLLMとの連携も可能です。

当初はOpenAI が開発しましたが、2022 年 10 月に非営利団体の Farama Foundation が運営を受け継ぐことになっています。

 LangChainと他フレームワークの主な違い

LangChainと他のLLMフレームワークの間には、いくつかの重要な違いがあります。これらの違いを理解することが、自社に最適なフレームワークを選ぶ上で欠かせません。

機能面での比較

機能面での比較では、LangChainがLLMとの統合に特化しているのに対し、他のフレームワークはより広範なタスクをカバーしているという点が挙げられます。

• Hugging Face：自然言語処理全般
• OpenAI Gym：強化学習
• Pytorch Lightning：機械学習全体
• LlamaIndex：効率的なデータ検索とインデックス化（LangChainと組み合わせて使用されることも多い）

LangChainは、LLMを中心としたアプリケーション開発に最適化されているのです。

対応するLLMの種類

対応するLLMの種類も、フレームワークごとに異なります。LangChainやLlamaIndexは、OpenAIやAnthropic Claudeなど、複数のLLMプロバイダーに対応しています。

一方、他のフレームワークは特定のLLMに特化していたり、独自のLLMを提供していたりします。利用可能なLLMの選択肢の広さは、LangChainの大きな強みの一つと言えるでしょう。

開発言語とライブラリのサポート

開発言語とライブラリのサポートも、重要な差別化要因です。LangChainとLlamaIndexは、Python、JavaScript、TypeScriptなど、主要なプログラミング言語に対応しています。

特にPythonでの使用に最適化されており、豊富なライブラリを活用できます。

他のフレームワークは、それぞれ得意とする言語が異なります。自社の技術スタックとの親和性を考慮する必要があります。

LangChainについてよくある質問まとめ

まとめ

本記事ではLLM（大規模言語モデル）を活用したアプリケーション開発に役立つLangChainというライブラリについて解説しました。

ChatGPTをより有効に活用するためにもLangChainが役立ちます。ビジネスに利用して業務の効率化を目指したいと考えている方はLangChainを活用してみましょう。

ただし、初期導入ステージでの実装、設定は高度なスキルが必要になり、専門家の手を借りたいと思うこともあるかもしれません。

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