大規模言語モデルを自由に操れるPythonライブラリ「Langchain」を使ってみた

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。

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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

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。