LangChain

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LangChainは、大規模言語モデルを活用したアプリケーションの開発を効率化するオープンソースのPythonおよびJavaScriptフレームワークです。プロンプトテンプレート、モデルラッパー、チェーン、エージェント、メモリシステム、およびベクトルストアの統合といったモジュール式コンポーネントを提供し、LLM呼び出しのチェーン化、会話状態の管理、複雑なAIワークフローの調整を容易にします。開発者は少ないボイラープレートでチャットボット、RAGシステム、自律エージェントのプロトタイプ作成と展開が可能です。
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May 14 2025
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LangChainは、大規模言語モデルを活用したアプリケーションの開発を効率化するオープンソースのPythonおよびJavaScriptフレームワークです。プロンプトテンプレート、モデルラッパー、チェーン、エージェント、メモリシステム、およびベクトルストアの統合といったモジュール式コンポーネントを提供し、LLM呼び出しのチェーン化、会話状態の管理、複雑なAIワークフローの調整を容易にします。開発者は少ないボイラープレートでチャットボット、RAGシステム、自律エージェントのプロトタイプ作成と展開が可能です。
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フィーチャー

LangChainとは?

LangChainは、高度なLLM搭載アプリケーションを構築するための包括的なツールキットであり、低レベルのAPI操作を抽象化し、再利用可能なモジュールを提供します。プロンプトテンプレートシステムを使えば、動的なプロンプトを定義し、複数のステップに渡る推論フローを構築できます。組み込みのエージェントフレームワークは、LLMの出力と外部ツール呼び出しを組み合わせ、自動決定やWeb検索、データベースクエリなどのタスクを実行します。メモリモジュールは会話のコンテキストを保存し、複数ターンにわたる状態を維持します。ベクトルデータベースとの統合により、検索強化型生成を実現し、関連知識で応答を豊かにします。拡張可能なコールバックフックにより、カスタムのロギングや監視も可能です。LangChainのモジュール式アーキテクチャは、迅速なプロトタイピングとスケーラビリティを促進し、ローカル環境とクラウドの両方での展開に対応しています。

誰がLangChainを使うの?

  • ソフトウェア開発者
  • データサイエンティストおよびMLエンジニア
  • AI研究者
  • プロダクトマネージャー
  • 技術系スタートアップ

LangChainの使い方は?

  • ステップ1:pip install langchain(Python)または npm install langchain(Node.js)を使ってLangChainパッケージをインストールします。
  • ステップ2:PromptTemplate、LLMChain、AgentExecutor などの必要なモジュールをインポートします。
  • ステップ3:ターゲット言語モデル用のプロンプトテンプレートとLLMラッパーを定義します。
  • ステップ4:プロンプトをチェーン化したり、必要に応じてツールやメモリモジュールとともにエージェントを設定します。
  • ステップ5:必要に応じて検索強化ワークフロー用のベクトルストアを統合します。
  • ステップ6:コールバックハンドラを使ってチェーンの実行をロギング・監視します。
  • ステップ7:ローカル環境でテストし、クラウドやサーバー環境にデプロイします。

プラットフォーム

  • Web
  • Linux
  • Mac
  • Windows

LangChainの主な特長・利点

コア機能

  • プロンプトテンプレート
  • LLMラッパー
  • チェーン
  • エージェントフレームワーク
  • メモリモジュール
  • ベクトルストア統合
  • コールバックとツール

利点

  • LLM統合を簡素化
  • モジュール化と拡張性の高いアーキテクチャ
  • 迅速なプロトタイピング
  • ステートフルな会話メモリ
  • 検索強化型生成の向上

LangChainの主な使用ケース・アプリケーション

  • 会話型AIチャットボット
  • 検索強化型QAシステム
  • 自律エージェントワークフロー
  • ドキュメントの要約と分析
  • コード生成アシスタント

LangChain の長所と短所

長所

LangChainの創設者で著名なAI専門家Andrew Ngによる講義
ビデオレッスンと実践的なコード例でのハンズオン学習
メモリー、チェイン、エージェントを含むLangChainの幅広い機能をカバー
初心者に適した明確なコース構成
パーソナルアシスタントやチャットボットなどの実世界のLLMアプリケーション構築に焦点

短所

明確な価格情報がありません
オープンソース製品ではなく教育コースです
Pythonの知識に限定されており、前提スキルが必要な場合があります
コースの期間が比較的短いため、高度なトピックの深さに制限があるかもしれません

LangChainのFAQs

LangChain会社情報

  • ウェブサイト: https://www.opengpts.org
  • 会社名: LangChain
  • サポートメール: [email protected]
  • Facebook: NA
  • X(Twitter): NA
  • YouTube: NA
  • Instagram: NA
  • Tiktok: NA
  • LinkedIn: NA

LangChainの分析

時間ごとの訪問

月間訪問数
2714.1k
平均訪問時間
00:03:51
訪問あたりのページ数
3.47
直帰率
50.21%
Aug 2025 - Oct 2025 のすべてのトラフィック

地理情報

トップ5地域
United States
26.71%
India
12.87%
China
4.08%
Germany
3.68%
United Kingdom
3.41%
Aug 2025 - Oct 2025 世界中のデスクトップのみ

トラフィックソース

Direct
56.42%
Search
33.95%
Referrals
6.41%
Social
2.63%
Paid Referrals
0.49%
Mail
0.10%
Aug 2025 - Oct 2025 デスクトップのみ

トップキーワード

キーワードトラフィッククリック単価
deeplearning.ai38.0k $ --
deeplearning ai16.2k $ 2.78
deep learning ai15.5k $ 2.33
deeplearning15.6k $ 1.05
ai for everyone14.3k $ 2.52

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