今回は記事では、ChatGPTなどの大規模言語モデルでの開発を容易にするPythonライブラリ Langchainを使ってみました。
Langchainの概要
Langchainは、言語モデルを活用したアプリケーション開発を容易にするためのPythonライブラリです。
このフレームワークは、コンテキスト認識や推論能力を持つアプリケーションの開発をサポートします。
Langchainには、PythonとJavaScriptのライブラリ、参照アーキテクチャのテンプレート、REST APIとしてチェーンを展開するLangServe、LLMフレームワーク上で構築されたチェーンをデバッグやテストするLangSmithが含まれています。
また、開発、本番環境化、デプロイメントの各段階をサポートし、言語モデルとの作業に対応する組み合わせ可能なツールと既製チェーンを提供します。
Langchainで使える関数
LanChainでは、次のようなさまざまな機能を使うことができます。
- モデルの組み合わせ(Models): LangChainでは、GPT-3やBERTなど、異なる大規模言語モデルを組み合わせて使用することができます。
- プロンプトの管理・最適化(Prompt): プロンプトの管理や最適化、シリアル化などの機能がパッケージ化されており、開発の負担を軽減します。
- 外部データの利用(Indexes): PDF、Excel、CSVなどの外部データを利用して回答を生成する機能を提供します。
- 複数のプロンプト実行(Chains): 複数のプロンプトを実行し、AIが生成した回答を次のプロンプトに含めることができます。
- 複数ツールの組み合わせ(Agents): 情報収集やグラフ作成など、複数のツールを組み合わせて使用することが可能です。
- 履歴の保持(Memory): 短期記憶と長期記憶の2種類の形式で、言語モデルが出力した回答の履歴を保持し、再利用することができます。
Langchainの使い方
最初にLangchainのライブラリをインストールします。
pip install langchain
今回はPythonコードでLangChainを使用して、質問に対する回答を生成します。
APIキーの取得法は以下を参考にしてください
https://biztechdx.com/%E5%88%9D%E5%BF%83%E8%80%85%E5%90%91%E3%81%91%EF%BC%9Achatgpt%E3%81%AEapi%E3%82%AD%E3%83%BC%E3%82%92%E5%8F%96%E5%BE%97%E3%81%99%E3%82%8B%E6%96%B9%E6%B3%95/
# 必要なモジュールをインポート
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
# OpenAIのAPIキーを設定
api_key = "your-api-key" # 実際のAPIキーに置き換えてください
# OpenAIのモデルを使用するための設定
llm = OpenAI(api_key=api_key)
# 質問に対する回答を生成するためのプロンプトを設定
prompt = PromptTemplate(template="以下の質問に答えてください: {question}", input_variables=['question'])
# LangChainを使用して質問に対する回答を生成
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
# 質問を設定して回答を生成
question = "ChatGPTとは?"
response = chain.run(question=question)
print(response)
出力
![](https://images.microcms-assets.io/assets/52137c02cafa4450bbdc092b64fbadac/b52540dfa14d496b98b46bb177997f98/dd0b670debbf98f15b18418dbe6d8e38.png)
他にも色々な機能があるので試して記事していこうと思います。