LangGraphは、有向グラフを使用して複雑な言語モデルワークフローを設計・実行できるオープンソースのPythonフレームワークです。LLM呼び出し、データ変換、分岐ロジックを表すノードと、キャッシング、並列実行、視覚化などの機能を備えています。ユーザーは再利用可能なコンポーネントを簡単に構成し、複数のAIモデルを統合し、直感的なグラフ構造を通じてデータフローを追跡できます。
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LangGraph
LangGraphは、有向グラフを使用して複雑な言語モデルワークフローを設計・実行できるオープンソースのPythonフレームワークです。LLM呼び出し、データ変換、分岐ロジックを表すノードと、キャッシング、並列実行、視覚化などの機能を備えています。ユーザーは再利用可能なコンポーネントを簡単に構成し、複数のAIモデルを統合し、直感的なグラフ構造を通じてデータフローを追跡できます。
フィーチャー
LangGraphとは？
LangGraphは、複雑なAIワークフロー内の言語モデル操作とデータ変換を調整する多用途のグラフベースインターフェースを提供します。開発者は、各ノードがLLM呼び出しまたはデータ処理ステップを表すグラフを定義し、エッジにより入力および出力の流れを指定します。OpenAI、Hugging Face、カスタムエンドポイント等複数のモデルプロバイダーをサポートし、モジュール式のパイプラインの構成と再利用を可能にします。結果のキャッシュ、並列・逐次実行、エラー処理、デバッグ用のグラフ視覚化などの機能を備えています。LLM操作をグラフノードとして抽象化することで、多段階推論、ドキュメント分析、チャットボットフロー等の高度なNLPアプリケーションの維持管理を簡素化し、開発の迅速化と拡張性を確保します。
誰がLangGraphを使うの？
- AI研究者
- 機械学習エンジニア
- NLP開発者
- データサイエンティスト
- ソフトウェア開発者
LangGraphの使い方は？
- ステップ1：pip経由でLangGraphをインストール (`pip install langgraph`)。
- ステップ2：PythonプロジェクトにLangGraphをインポート (`from langgraph import Graph`)。
- ステップ3：LLM呼び出し、データ変換、分岐ロジックのノードを定義。
- ステップ4：エッジを指定してノードを接続し、データフローを決定。
- ステップ5：グラフを実行し、進行状況を監視し、内蔵ツールを使って結果を視覚化。
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
LangGraphの主な特長・利点
コア機能
- グラフベースの言語モデルワークフロー調整
- 複数のLLM提供者（OpenAI、Hugging Face、カスタム）に対応
- 再利用可能なノードによるモジュール型パイプライン構築
- 並列・逐次実行制御
- 内蔵キャッシュとエラー処理
- デバッグ・監視用グラフ視覚化
利点
- 複雑な多段AIワークフローを簡素化
- コードのモジュール性と再利用性を向上
- 開発とデバッグを加速
- モデルやタスク全体でスケーラビリティを実現
- メンテナンスとコラボレーションを改善
LangGraphの主な使用ケース・アプリケーション
- マルチターンチャットボット会話フローの構築
- ドキュメント分析と要約パイプラインの自動化
- 段階的推論のためのLLM呼び出しのチェーン化
- カスタム質問応答システムの開発
- データ抽出と変換プロセスのオーケストレーション
LangGraphのFAQs
LangGraph会社情報
LangGraph のレビュー
5/5
LangGraphの主な競合と代替品は？
- LangChain
- LlamaIndex
- Haystack
- Flowise
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