Skip to content

Web アプリケーション開発で LangChain の可能性を解き放つ

Antonio Di Nicola
Name
Antonio Di Nicola

Published on

LangChain は、OpenAI の GPT-3 のような大規模言語モデル (LLM) とシームレスに連携するように設計された最先端のツールです。 複数のコンポーネントを組み合わせて複雑なアプリケーションを作成するプロセスを簡素化します。 このガイドでは、LangChain とそのアプリケーションを使用する利点を探ります。

📚

    Langchain の基本概念

    LangChain: LLM の究極のソリューション

    GPT-3 などの LLM は非常に用途が広いですが、専門的な知識が必要なタスクに対して特定の回答を提供するのに苦労する場合があります。 LangChain は、テキストを前処理し、チャンクに分割し、質問が提起されたときに同様のチャンクを検索することで、この制限に取り組んでいます。 これにより、より効率的で強力なアプリケーションを作成できます。

    シーケンシャル チェーン: LangChain のパワーを利用する

    シーケンシャル チェーンは LangChain のコア機能であり、ユーザーが複数のコンポーネントを単一のアプリケーションにマージできるようにします。 これらのチェーンは順次機能し、1 つのリンクの出力が次のリンクの入力になり、さまざまな LLM の強みを活用して複雑なモデルを開発できます。

    ロングチェーンを始める

    LangChain は、LLM を利用したアプリケーションを構築するための包括的なフレームワークを提供します。 このセクションでは、LangChain の重要な機能と、それらを使用して高度な Web アプリケーションを作成する方法について説明します。

    LangChain のインストール

    LangChain をインストールするには、次を実行します。

    pip install langchain

    LLM とプロンプト テンプレート

    LangChain は、さまざまな LLM に汎用インターフェースを提供し、ユーザーが API またはローカル インストールを介してさまざまなモデルを操作できるようにします。 プロンプト テンプレートは、プロンプトの管理と最適化を促進し、LLM によるユーザー入力の処理方法を強化します。

    チェーン: LLM とプロンプトの組み合わせ

    チェーンを使用すると、ユーザーは複数ステップのワークフローで LLM とプロンプトを組み合わせることができ、より複雑なアプリケーションと改善された機能が可能になります。

    エージェントとツール

    エージェントは、LLM が意思決定を行い、観察に基づいてアクションを実行する強力なツールです。 エージェントを効果的に使用するには、ツール、LLM、およびエージェント タイプの概念を理解する必要があります。

    メモリ: チェーンとエージェントに状態を追加する

    メモリは、チェーンまたはエージェントの呼び出し間で状態を維持する概念であり、より高度なアプリケーションを可能にします。 LangChain は、メモリの標準インターフェイスとメモリ実装のコレクションを提供します。

    ドキュメント ローダー、インデックス、およびテキスト スプリッター

    LangChain を使用すると、言語モデルとテキスト データをシームレスに統合できます。 ドキュメント ローダーを使用すると、データをドキュメントに簡単にロードできます。一方、テキスト スプリッターは、長いテキストを小さなチャンクに分割して処理を改善します。 インデックスはドキュメントを構造化するのに役立ち、LLM はドキュメントとより効果的に対話できます。

    エンドツーエンドの LangChain の例

    LangChain の主な機能を理解したところで、LangChain、OpenAI GPT-3、および Streamlit を使用して Web アプリを作成するエンド ツー エンドの例を見てみましょう。

    ステップ 1: ツールのロードとエージェントの初期化

    まず、必要な依存関係をインストールし、必要なツールをロードします。

    pip install wikipedia
from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(temperature=0)
tools = load_tools(["wikipedia", "llm-math"], llm=llm)
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True)

    ステップ 2: エージェントの実行

    エージェントを実行して LLM と対話し、質問に対する回答を取得します。

    agent.run("Ask a question in natural language here.")

    ステップ 3: 会話にメモリを使用する

    チェーンまたはエージェントの呼び出し間で状態を維持するためのメモリを実装します。

    from langchain import OpenAI, ConversationChain
llm = OpenAI(temperature=0)
conversation = ConversationChain(llm=llm, verbose=True)
 
conversation.predict(input="Hey!")
conversation.predict(input="Can we have a talk?")
conversation.predict(input="I'm interested in learning AI.")

    ステップ 4: ドキュメント、テキスト スプリッター、インデックスの操作

    データをドキュメントにロードし、テキストを小さなチャンクに分割し、インデックスを使用してドキュメントを構造化することにより、言語モデルをテキスト データと統合します。

    from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import FAISS
 
loader = TextLoader('./state_of_the_union.txt')
documents = loader.load()
 
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
 
db = FAISS.from_documents(docs, embeddings)
 
query = "Who is the current president of United States?"
docs = db.similarity_search(query)

    結論

    この包括的な理解でLangChain、OpenAI、ChatGPT の g を使用して、競合他社をしのぐ高度な Web アプリケーションを開発する準備が整いました。 これらの最先端のツールの力を利用して、今日の競争の激しい市場で際立っている、魅力的でユーザー フレンドリーで高機能な Web アプリを作成してください。