LangChain を使用して独自の言語モデルを構築する秘密を解き明かしましょう。プロセスを簡素化し、簡単に統合して、AI 開発の力を解き放ちます。
はじめに
OpenAI の GPT-3、Google の BERT、Meta の LLaMA などの大規模言語モデル（LLM）は、マーケティング資料やデータサイエンスコード、詩など、さまざまなテキストタイプの生成を促進し、さまざまな業界に革命をもたらしています。ChatGPT はその使いやすいチャットインターフェースで大きな注目を集めていますが、LLM をさまざまなソフトウェアアプリケーションに組み込む未開拓の機会が数多く存在します。ジェネレーティブ AI と LLM の変革の可能性に興味があるなら、このチュートリアルは最適です。ここでは、GPT などの LLM を利用したアプリケーションを構築するためのオープンソース Python フレームワークである LangChain を紹介します。LangChain を使用した AI アプリケーション構築の世界を、当社の「Building Multimodal AI Applications with LangChain & the OpenAI API AI Code Along」セッションで探求してください。Whisper 音声認識 AI を使用して YouTube 動画コンテンツを文字起こしし、その後 GPT を使用してコンテンツに関する質問をする方法を学びます。
LangChain とは
LangChain は、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーションの開発を効率化するために綿密に設計されたオープンソースフレームワークです。LLM 中心のアプリケーション構築を簡素化するための包括的なツール、コンポーネント、インターフェースを提供します。LangChain を使用すれば、言語モデルとのやり取りの管理、異なるコンポーネントのシームレスな連携、API やデータベースなどのリソースの統合が容易に行えます。データエンジニアリングとデータアプリケーションにおける LangChain の役割の詳細については、専用の記事をご参照ください。LangChain プラットフォームは、開発者がアプリケーションに簡単に組み込める一連の API を提供し、ゼロから始めることなく言語処理機能を付与することを可能にします。その結果、LangChain は LLM ベースのアプリケーション作成プロセスを大幅に加速し、さまざまな専門知識レベルの開発者がアクセスできるようにします。チャットボット、バーチャルアシスタント、言語翻訳ユーティリティ、感情分析ツールは、LLM を搭載した多様なアプリケーションの例です。LangChain を活用することで、開発者は特定の要件に合わせたカスタム言語モデルベースのアプリケーションを作成できます。自然言語処理が進歩し、より広く採用されるにつれて、このテクノロジーの応用の可能性は事実上無限になるでしょう。以下は、LangChain を際立たせるいくつかの顕著な機能です。
- 特定のニーズに合わせてカスタマイズ可能なプロンプト
- 高度な使用シナリオに対応するチェーンリンクコンポーネントの作成
- データ拡張のためのモデルのシームレスな統合と、GPT や HuggingFace Hub などの最先端の言語モデル機能へのアクセス
- 特定の要件に合わせて組み合わせ可能な多用途コンポーネント
- 精度とユーザー満足度を向上させるためのコンテキスト操作と方向付け
LangChain の主要コンポーネント
LangChain は、その柔軟性とモジュール性に重点を置き、自然言語処理パイプラインを個別のコンポーネントに分割することで差別化を図っています。このアプローチにより、開発者は要件に合わせてワークフローをカスタマイズでき、LangChain はさまざまなセクターやシナリオにわたる多数の AI アプリケーションに適応可能になります。
コンポーネントとチェーン
LangChain 内では、コンポーネントは言語処理パイプライン内で特定の機能を実行する特殊なモジュールを表します。これらのコンポーネントは相互に接続して「チェーン」を形成し、カスタマイズされたワークフローの作成を可能にします。たとえば、カスタマーサービスチャットボットチェーンには、感情分析、意図認識、応答生成のモジュールが組み込まれる場合があります。
プロンプトテンプレート
LangChain は、特定の値を挿入することで動的に適応可能な再利用可能なプロンプトテンプレートを提供します。たとえば、ユーザーの名前を尋ねるテンプレートは、実際のユーザー名を挿入することでパーソナライズできます。この機能により、動的リソースに基づくプロンプトの生成が容易になります。
ベクターストア
ベクターストアは、ドキュメントの意味の数値表現である埋め込みを介して情報の保存と検索を容易にします。これらの埋め込みのストレージ施設として機能し、ベクターストアはセマンティック類似性に基づく効率的な検索を可能にします。
インデックスとレトリーバー
インデックスは、モデルのトレーニングデータに関する詳細とメタデータを保存するデータベースとして機能し、レトリーバーは特定の情報を検索するためにこのインデックスを迅速に検索します。これにより、コンテキストと関連情報を提供することでモデルの応答が強化されます。
出力パーサー
出力パーサーは、モデルによって生成された応答を洗練し、望ましくないコンテンツを管理したり、出力形式を調整したり、応答に追加データを補足したりします。その結果、出力パーサーは言語モデルの応答から JSON オブジェクトなどの構造化された結果を抽出するのに役立ちます。
例セレクター
LangChain の例セレクターは、モデルのトレーニングデータから関連するインスタンスを特定し、生成される応答の精度と関連性を向上させます。これらのセレクターは、特定のタイプの例を優先したり、無関係なものを除外したりするようにカスタマイズでき、ユーザー入力に基づいて調整された AI 応答を保証します。
エージェント
エージェントは、特定のユースケースに合わせて調整された特定のプロンプト、メモリ、チェーンを備えた独自の LangChain インスタンスを表します。これらのエージェントは、Web、モバイル、チャットボットなどのさまざまなプラットフォームに展開でき、多様なユーザーに対応します。
Python で LangChain をセットアップする方法
Python で LangChain をインストールするのは非常に簡単です。pip または conda のいずれかでインストールできます。
pip を使用したインストール
conda を使用したインストール
LangChain の基本フレームワークを設定することは、その機能の基盤を築きます。しかし、LangChain の真価は、多種多様なモデルプロバイダー、データストア、および同様のリソースとシームレスに統合されたときに発揮されます。
環境設定
LangChain を組み込むには、通常、さまざまなモデルプロバイダー、データストア、API、および同様のコンポーネントとの統合が必要です。他の統合プロセスと同様に、LangChain にその動作に必要な関連 API キーを提供することが不可欠です。これは2つの方法で実現できます。
- キーを環境変数として設定する
- 関連クラスでキーを直接設定する
LangChain で言語モデルアプリケーションを構築する方法
LangChain は、OpenAI、Cohere、Hugging Face などのさまざまな言語モデルプロバイダーとのインターフェースに特化した LLM クラスを提供します。その中核として、LLM の主な機能はテキスト生成です。LangChain を使用すると、文字列プロンプトを受け取り、対応する出力を生成するアプリケーションを構築するのは非常に簡単です。
出力: >>> “What do you get when you tinker with data? A data scientist!” 上記の例では、OpenAI の text-ada-001 モデルを使用しています。これを HuggingFace のオープンソースモデルに切り替えたい場合は、簡単な変更で済みます。
Hugging Face ハブのトークン ID は、HF アカウントから取得できます。複数のプロンプトがある場合は、generate メソッドを使用して一度にプロンプトのリストを送信できます。
出力:
1
LangChain で開発できる最も基本的なアプリケーションは、選択した言語モデルにプロンプトを送信し、応答を受け取るものです。この単純な設定により、temperature などのさまざまなパラメーターを調整できます。temperature パラメーターは出力のランダム性を調整し、デフォルトは0.7です。
マルチステップワークフロー内での LLM とプロンプトの統合
LangChain のコンテキストにおけるチェーンは、LLM を他の要素と統合してアプリケーションを構築することを含みます。例としては次のものがあります。
- 複数の LLM を順次リンクする（最初の LLM の出力が2番目の LLM の入力となる）
- LLM とプロンプトテンプレートの統合
- LLM と外部データソースの組み合わせ（質問応答など）
- LLM と長期記憶（チャット履歴など）の組み込み
結論とインスピレーション
つい先頃まで、ChatGPT の印象的な能力に私たちは皆驚嘆していました。しかし、状況は急速に進化し、LangChain のような新しい開発者ツールが登場し、数時間以内に個人のラップトップで同様に注目に値するプロトタイプを作成できるようになりました。LangChain はオープンソースの Python フレームワークであり、LLM（大規模言語モデル）を搭載したアプリケーションを開発できるようにします。このフレームワークは、多数の基盤モデルへの多用途インターフェースを提供し、プロンプト管理を簡素化し、プロンプトテンプレート、追加の LLM、外部データ、およびエージェントを介したその他のツール（最新アップデート時点）のための中央ハブとして機能します。ジェネレーティブ AI と LLM の最新の進歩を常に把握するには、当社の「Building AI Applications with LangChain and GPT」ウェビナーにご参加ください。このセッションでは、AI アプリケーション開発における LangChain の使用の基礎を理解し、AI アプリケーションの構成方法を学び、最適なパフォーマンスのためにテキストデータを埋め込む手法を発見します。また、さまざまなツール、そのアプリケーション、さまざまなセクターへの影響を分類したジェネレーティブ AI ツールの景観に関するチートシートもご覧いただけます。または、novita.ai の大規模言語モデルを直接お試しください。さまざまなモデルを搭載した当社の LLM は、強力な推論 API を通じて検閲なしの制限のない会話を提供します。最も安価な料金とスケーラブルなモデルを備えた Novita AI LLM 推論 API は、2秒未満の非常に低いレイテンシーと信じられないほどの安定性を LLM に提供します。
novita.ai は、無限の創造性のためのワンストッププラットフォームで、100以上の API にアクセスできます。画像生成や言語処理からオーディオ強化や動画操作まで、従量課金制の安価な料金で、GPU メンテナンスの手間から解放されながら独自の製品を構築できます。無料でお試しください。
おすすめ記事
