LangChainとは
LangChain（ラングチェーン）は、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーション開発のためのオープンソースフレームワークです。LLMと外部データソースやツールを連携させる「チェーン」を構築でき、RAG（検索拡張生成）、AIエージェント、チャットボットなどの複雑なAIアプリケーションを効率的に開発できます。
| ひとことで言うと | LLMを使ったアプリを組み立てるための、代表的な開発フレームワーク。 |
|---|---|
| どこで使う | RAGの構築、エージェントの実装、複数ステップの処理の連結。 |
| 注意点 | 仕様変更が速く、抽象化も厚い。バージョンを固定して使う。 |
コンポーネントとチェーン
LangChainは、プロンプトテンプレート、LLM接続、メモリ管理、ドキュメントローダー、テキスト分割、ベクトルストア、出力パーサーなどの豊富なコンポーネントを提供します。これらを組み合わせて「チェーン」を構築することで、単純なLLM呼び出しでは実現できない複雑なワークフローを実装できます。
1文書を読み込むPDFやWebから
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2分割してベクトル化チャンクに区切る
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3ベクトルDBに保存検索できる形に
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4検索と生成を連結チェーンとして構成
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5アプリとして提供画面やAPIに組み込む
RAGとエージェント
LangChainが特に得意とするのが、RAG（Retrieval-Augmented Generation）パターンの構築です。企業のドキュメントをベクトル化して検索し、関連情報をLLMのコンテキストに含めることで、組織固有の知識に基づいた回答を生成できます。また、エージェント機能により、LLMが必要に応じてツールを呼び出しながら複雑なタスクを自律的に実行することも可能です。
エコシステムと普及
LangChainはPythonとTypeScript/JavaScriptで利用でき、OpenAI、Anthropic、Google、Hugging Faceなど主要なLLMプロバイダーをサポートしています。LangSmith（テスト・モニタリング）、LangServe（デプロイ）などの周辺ツールも充実し、LLMアプリケーション開発の標準的なフレームワークとして広く採用されています。