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LangChainの基礎を知る
LangChain は、 大規模言語モデル Large Language Model を使って アプリケーションを構築するための オープンソースフレームワークです。 Model I/O を使えば、 OpenAI API をはじめとした、 様々なサービスが提供している モデルを切り替えたり、 組み合わせたりすることができます。 さらにプロンプトの管理や 出力形式の指定も可能です。 現在の Model I/O は、 Prompt language、 Models output、 Parsers の ３つの機能に大別されます。 Prompts とは、 プロンプトの管理・最適化・シリアル化などを 行う機能です。 Prompt templates で プロンプトをテンプレート化できます。 Language models とは、 OpenAI をはじめとする 様々なサービスが提供している、 モデルを切り替えたり、 組み合わせたりすることができる機能です。 Output parsers とは 出力のデータ形式を指定するための機能です。 Retrieval とは、 LLM が学習していない事柄に関して 外部データを用いて 回答を生成する機能です。 Langchain は、 外部データを読み込むための 機能を用意しています。 なじみのあるデータとしては、 PDF や CSV、PowerPoint、 その他様々なデータ形式、 そして様々なサービスから データを取得して回答を生成できます。 Chains は、 タスクや処理を結びつける機能です。 LCEL、LangChain Expression Language は、 LangChain 特有の Chains を 実装するための記法です。 Chains は コンポーネントとも呼ばれる プロンプトのテンプレートや モデルのインスタンスを 縦棒、パイプでつなぐことで構成されます。 例えば、この例は、 llm というモデルによって、 prompt というプロンプトを 実行するための Chain を定義しています。 Memory とは、 Chains や Agents の内部における 状態保持をする機能です。 LangChain で使用する OpenAI の API などは、 ステートレス、状態を持たない状態です。 各 API…
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