コンテンツにスキップ

LangChain

LLMアプリケーション構築のためのフレームワーク。

本質

LLMと外部データ、計算リソースを結合し、複雑なアプリケーションやエージェントを構築するための「接着剤」兼「足場」。

基本

  • コンポーネント: Prompt Template, LLM, Retriever, Toolなどの標準化された抽象化
  • Chains: 処理の連鎖を定義
  • LCEL: 宣言的にチェーンを記述するLangChain Expression Language

使い方

pip install langchain langchain-openai

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

# モデル
llm = ChatOpenAI(api_key="...")

# プロンプト
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("tell me a joke about {topic}")

# チェーン定義 (LCEL)
chain = prompt | llm | StrOutputParser()

# 実行
print(chain.invoke({"topic": "ice cream"}))

参照