ランチェーン

LangChainは、大規模言語モデル（LLM）をアプリケーションに統合することを容易にするソフトウェアフレームワークです。言語モデル統合フレームワークとして、LangChainのユースケースは、ドキュメント分析と要約、チャットボット、コード分析など、一般的な言語モデルのユースケースとほぼ重複しています。^[2]

LangChainは、機械学習のスタートアップRobust Intelligenceで働いていたハリソン・チェイスによって2022年10月にオープンソースプロジェクトとして立ち上げられました。このプロジェクトはすぐに人気を集め、 ^[3] GitHubでの何百人もの貢献者による改善、 Twitterでの議論のトレンド、プロジェクトのDiscordサーバーでの活発な活動、多くのYouTubeチュートリアル、サンフランシスコとロンドンでのミートアップにより人気を集めました。2023年4月、LangChainは法人化され、新しいスタートアップはベンチャー企業Sequoia Capitalから少なくとも2億ドルの評価額で2000万ドル以上の資金を調達しました。これは、 Benchmarkからの1000万ドルのシード投資を発表した1週間後のことでした。^{[4] [5]}

2023年第3四半期には、アクションのチェーンを定義する宣言的な方法を提供するLangChain Expression Language（LCEL）が導入されました。 ^{[6] [7]}

2023年10月、LangChainはLCELコードを本番環境対応のAPIとしてホストするためのデプロイメントツールであるLangServeを導入しました。^[8]

LangChainの開発者は、チャットボット、^[9]、 検索拡張生成、^[10]、 文書要約、^[11]、合成データ生成^{[12]などのユースケースへのフレームワークの適用可能性を強調しています。}

2023 年 3 月現在、LangChain には Amazon、Google、Microsoft Azureクラウド ストレージなどのシステムとの統合が含まれています。^[13]ニュース、映画情報、天気予報用の API ラッパー、要約、構文と意味のチェック、シェル スクリプトの実行用のBash、複数のWeb スクレイピングサブシステムとテンプレート、少量学習プロンプト生成のサポート、コード内の「todo」タスクの検索と要約、Google Driveドキュメント、スプレッドシート、プレゼンテーションの要約、抽出、作成、Google 検索とMicrosoft Bingウェブ検索、^[14] OpenAI、Anthropic、Hugging Face 言語モデル、iFixit修理ガイドと wiki の検索と要約、質問への回答、ドキュメントの結合、質問の生成用のMapReduce 、 N グラム重複スコアリング、 PDF ファイルのテキスト抽出と操作用の PyPDF、pdfminer、fitz、pymupdf、Python と JavaScript コードの生成、分析、デバッグ、ベクトル埋め込みを保存および取得するためのMilvus ベクトル データベース^[15]埋め込みとデータオブジェクトをキャッシュするためのWeaviateベクターデータベース^{[16] 、} Redisキャッシュデータベースストレージ、APIリクエスト用のPython RequestsWrapperおよびその他のメソッド、JSONサポートを含むSQLおよびNoSQLデータベース、ログ記録を含むStreamlit、k近傍検索用のテキストマッピング、タイムゾーン変換とカレンダー操作、スレッド化された非同期サブプロセス実行でのスタックシンボルのトレースと記録、Wolfram Alpha WebサイトとSDK。^[17] 2023年4月現在、50を超えるドキュメントタイプとデータソースから読み取ることができます。^[18]

• 公式サイト
• Discord サーバー サポート ハブ
• GitHub上の Langchain-ai