LangChain
LangChain（ラングチェイン）は、大規模言語モデル（LLM）を使ったアプリケーションソフトウェアの作成を簡素化するように設計されたフレームワークである。言語モデル統合フレームワークとして、LangChainのユースケースは、文書解析や要約、チャットボット、コード解析など、一般的な言語モデルのユースケースとほぼ重なっている。
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| 開発元 | Harrison Chase |
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| 初版 | 2022年10月 |
| 最新版 |
0.1.16[1]
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| リポジトリ | github.com/langchain-ai/langchain |
| プログラミング 言語 | PythonとJavaScript |
| 種別 | 大規模言語モデルアプリケーションソフトウェア開発のためのソフトウェアフレームワーク |
| ライセンス | MITライセンス |
| 公式サイト | LangChain.com |
LangChain（ラングチェイン）は、大規模言語モデル（LLM）を使ったアプリケーションソフトウェアの作成を簡素化するように設計されたフレームワークである。言語モデル統合フレームワークとして、LangChainのユースケースは、文書解析や要約、チャットボット、コード解析など、一般的な言語モデルのユースケースとほぼ重なっている[2]。
歴史
[編集]LangChainは、機械学習スタートアップ企業Robust Intelligenceに勤務していたハリソン・チェイス（Harrison Chase）によって、2022年10月にオープンソースプロジェクトとして立ち上げられた。このプロジェクトはすぐに人気を博し、GitHubでは数百名のコントリビューターによる改善、Twitterではトレンドの議論、プロジェクトのDiscordサーバ上では活発な活動、多くのYouTubeチュートリアル、サンフランシスコとロンドンでのミートアップなどが行われた。2023年4月、LangChainは法人化し、新しいスタートアップは、ベンチャーキャピタルBenchmarkから1,000万ドルの資金投資を発表した1週間後、セコイア・キャピタルから少なくとも2億ドルの評価額で2,000万ドル以上の資金を調達した[3][4]。
2023年10月、LangChainは、LCEL（LangChain Expression Language）プロトタイプから本番運用可能なアプリケーションへの移行を促進するために設計された展開ツールLangServeを発表した[5]。
統合化
[編集]2023年3月現在、LangChainはAmazon、Google、Microsoft Azureなどのクラウドストレージを含むシステムとの統合を含め、次のようなソフトウェアやサービスとの連携や、機能を有している。
- ニュース、映画情報、天気などのAPIラッパー
- Bashによる要約、構文とセマンティクスのチェック、およびシェルスクリプトの実行
- 複数のウェブスクレイピング・サブシステムとテンプレート
- 少数ショット学習用のプロンプト生成
- コード内の「todo」タスクの検索と要約
- Google Driveドキュメント、スプレッドシート、プレゼンテーションの要約、抽出、作成
- Google検索とMicrosoft Bingウェブ検索
- OpenAI、Anthropic、Hugging Face言語モデル
- iFixitの修理ガイドとWikiの検索と要約
- MapReduceによる質問回答、ドキュメントの結合、質問生成
- n-gram重複スコアリング
- PDFファイルのテキスト抽出と操作のためのPyPDF、pdfminer、fitz、pymupdf
- PythonおよびJavaScriptのコード生成、分析、デバッグ
- ベクトル埋め込みを保存・取得するMilvusベクトルデータベース[6]
- 埋め込みとデータオブジェクトをキャッシュするWeaviateベクトルデータベース[7]
- Redisキャッシュデータベースストレージ
- APIリクエストのためのPython RequestsWrapperとその他のメソッド
- JSONサポートを含む、SQLおよびNoSQLデータベース
- ロギングを含むStreamlit
- k-最近傍探索のためのテキストマッピング
- タイムゾーン変換とカレンダー操作
- スレッドおよび非同期サブプロセスの実行におけるスタックシンボルの追跡と記録
- Wolfram AlphaのWebサイトとSDK[8]
2023年4月現在、50種類を超えるドキュメント種類とデータソースを読み取ることができる[9]。
脚注
[編集]- ^ “Release 0.1.16”. 11 April 2024. 2024年4月23日閲覧.
- ^ Buniatyan, Davit (2023年). “Code Understanding Using LangChain”. Activeloop. 2023年5月13日閲覧。
- ^ Palazzolo, Stephanie (2023年4月13日). “AI startup LangChain taps Sequoia to lead funding round at a valuation of at least $200 million” (英語). オリジナルの2023年4月18日時点におけるアーカイブ。 2023年4月18日閲覧。
- ^ Griffith, Erin; Metz, Cade (2023年3月14日). “‘Let 1,000 Flowers Bloom’: A.I. Funding Frenzy Escalates” (英語). The New York Times. ISSN 0362-4331. オリジナルの2023年4月18日時点におけるアーカイブ。 2023年4月18日閲覧。
- ^ “Introducing LangServe, the best way to deploy your LangChains” (英語). LangChain Blog (2023年10月12日). 2023年10月17日閲覧。
- ^ “Milvus — LangChain”. python.langchain.com. 2023年10月29日閲覧。
- ^ “Weaviate — LangChain 0.0.184”. python.langchain.com. 2023年5月29日閲覧。[リンク切れ]
- ^ Hug, Daniel Patrick (2023年3月8日). “Hierarchical topic tree of LangChain's integrations”. GitHub. 2023年4月29日時点のオリジナルよりアーカイブ。2023年4月18日閲覧。
- ^ “Document Loaders — LangChain 0.0.142”. python.langchain.com. 2023年4月18日時点のオリジナルよりアーカイブ。2023年4月18日閲覧。