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- Refly.AI は、非技術系のクリエイターが自然言語と視覚的キャンバスを使ってワークフローを自動化できるようにするプラットフォームです。
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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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May 06 2025
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#AIワークフローのオーケストレーション
#LLM統合
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#モジュラーAI開発
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#AIにおける並列実行
#シーケンシャルタスク管理
#ワークフローのエラーハンドリング
#結果キャッシング技術
#マルチステップ推論AI
#チャットボット設計フレームワーク
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#NLPアプリケーション
#スケーラブルなAIソリューション
#AIにおけるコードの再利用性
#展開された機械学習ワークフロー
#統合型AIモデル
#AIシステムのデバッグ
#AI開発者向けツール
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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とは何ですか?
LangGraphはどの言語モデルをサポートしていますか?
LangGraphのインストール方法は?
LangGraphは無料で使えますか?
カスタムやセルフホストモデルは使用できますか?
LangGraphは並列実行をサポートしますか?
ワークフローを視覚化する方法は?
LangGraphはキャッシング機能を提供しますか?
システム要件は何ですか?
ドキュメントはどこで見つけられますか?
LangGraph会社情報
Md-Emon-Hasan
Md-Emon-Hasan
mdemon.hasan2001
in/md-emon-hasan-695483237
@Md_EmonHasan
md_emon_hasan01
Md-Emon-Hasan
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