LangChain入門：企業ユースケース＋ツール＆フレームワーク - AI&YOU #56

業界のユースケース 70以上の事業を展開する大企業である楽天は、LangChainのOpenGPTsパッケージを使って従業員のエンパワーメント体験を提供しました。楽天の32,000人の従業員のために最初のプラットフォームを立ち上げ、稼働させるのに、3人のエンジニアがたった1週間しかかからず、スピードと効率性の向上を示しました。

LangChainは、強力なアプリケーションを構築するために外部データと言語モデルを合成するプロセスを簡素化するフレームワークです。ここ数ヶ月、AIエージェントとLangChainをめぐる話題で人気が爆発している。 エージェント型ワークフロー (LangChainは、LLMを構造化データ、ドキュメント、APIと接続するための汎用インタフェースを提供し、企業ナレッジを理解し対話できるエンドツーエンドのエージェントをこれまで以上に簡単に作ることができます。

今週のAI&YOUでは、私たちが発表した3つのブログから洞察を探ります：

• LangChainとは何ですか？

• LangChainツールトップ10とその使い方

• LangChainの共同設立者兼CEO、ハリソン・チェイスのAIエージェントに関する10の言葉

LangChain入門：企業ユースケース、トップツール、フレームワーク - AI&YOU #56

その中核となるLangChainは、言語モデルと外部データソースのシームレスな統合を可能にし、これらの最先端AIシステムのパワーを活用するための可能性の世界を解き放ちます。

LangChainの重要な強みの一つは、言語モデルを検索機能で補強する能力にある。このアプローチは 検索増大世代（RAG）言語モデルは、データベース、API、ドキュメント・リポジトリなどの外部データ・ソースから関連情報にアクセスし、取り込むことができる。

言語モデルの自然言語理解と生成能力を外部知識へのアクセスと組み合わせることで、LangChainは企業向けのインテリジェントでコンテキストを意識したアプリケーションを構築するための新たな可能性を開きます。

LangChainの主な特徴

1. 言語モデルのための検索拡張生成:言語モデルによる外部データソースの活用を可能にし、その知識を強化します。特に最新の情報や専門的な情報を必要とするアプリケーションにおいて、より正確で情報に基づいた応答を提供します。

2. 複雑なワークフローに対応するコンポーザブル・チェーン:操作をカプセル化した再利用可能なチェーンを構成することで、複雑なワークフローを作成できます。コードの再利用性と保守性を促進し、高度なアプリケーションを容易に開発できます。

3. 既製のエージェントとチェーン:様々なユースケースをカバーするビルド済みのエージェントとチェーンを提供します。開発プロセスを加速し、開発者がより高度なタスクに集中できるようにします。

4. 様々なデータ形式をサポート:テキスト、PDF、画像、構造化データなど、多様なデータ形式をビルトインでサポート。様々な情報ソースとのシームレスな統合を可能にし、包括的でデータ主導型のソリューションを実現。

LangChainの仕組み

LangChainのモジュラーアーキテクチャにより、開発者は言語モデルを外部データやカスタムロジックと統合する複雑なチェーンを構成することができます。その核となるのは、エージェント、ツール、メモリ、そしてチェーンです。 代理店 ワークフローをオーケストレーションし、どのツールを使い、どのようにアウトプットを組み合わせるかを決定する。 ツール データベースへの問い合わせや言語モデルの適用など、特定のタスクを実行する。 メモリー ステップ間のコンテキストを維持し、情報に基づいた意思決定を可能にする。 チェーン 操作の順序とデータの流れを定義する。

LangChainは、一般的なユースケースに対応したプリビルドチェーンを提供し、カスタムチェーンの作成も可能です。典型的なワークフローでは、エージェントはツールを使って関連データを取得し、それを処理のために言語モデルに渡し、出力を評価します。

LangChainの拡張性により、開発者はドメイン固有のロジックをカプセル化したり、独自のシステムと統合するためのカスタムエージェントやツールを作成することができます。

なぜLangChainなのか？

企業は大規模な言語モデルの可能性を引き出す方法を模索していますが、複雑なビジネスプロセスや構造化データと統合することは困難です。LangChainはこのギャップを埋め、言語モデルを企業データやワークフローに接続する堅牢なフレームワークを提供します。

構造化データ・アクセスで言語モデルの可能性を引き出す

LangChainの検索拡張世代は、言語モデルが多様な構造化データソースからの情報にアクセスし、取り込むことを可能にします。この自然言語処理と構造化データの融合は、出力が正確で関連性の高い情報に基づいたものであることを保証しながら、企業が言語モデルを活用できるようにします。

最新の知識と情報の活用

LangChainのライブデータソースとの統合は、言語モデルの出力が最新のデータに基づいていることを保証し、古い情報が意思決定を妨げるリスクを最小限に抑えます。

エンタープライズAIアプリケーションの開発を効率化

LangChainのモジュラー・アーキテクチャー、コンポーザブル・チェーン、既製のエージェントとツールは開発プロセスを加速し、カスタマイズされたインテリジェント・ソリューションの迅速なプロトタイピングと展開を可能にします。

再利用可能なコンポーネントで生産性を高める

再利用性とモジュール性を重視するLangChainは、企業開発チームの生産性向上につながります。事前に構築されたコンポーネントとカプセル化されたビジネスロジックは、開発作業を最適化し、技術的負債を減らし、コラボレーションを促進します。

内蔵ツールとユーティリティ

テキスト分割、ベクトルストア、エンベッディングを含むLangChainの組み込みツールとユーティリティは、効率的なデータ処理と言語モデルとのシームレスなインタラクションを可能にします。

企業はデータパイプラインを合理化し、非構造化ソースから洞察を抽出し、多様なデータ形式と大量の情報を扱う堅牢なアプリケーションを作成できる。

LangChainツールトップ10とその使い方

今週はまた、LangChainツールのトップ10と、あなたの企業がそれらをどのように使うことができるかを紹介します：

📈 アルファ・バンテージによる財務データ分析

Alpha Vantageは、LangChainエージェントに金融市場データを提供する強力なAPIツールです。これによりエージェントは、株式、通貨、暗号通貨に関するリアルタイムのデータや過去のデータを取得することができます。このツールは、株価予測や投資アドバイザーのような金融アプリケーションを構築するのに役立ちます。

🎨 DALL-Eでテキストから画像を生成する：

DALL-Eは、LangChainエージェントに視覚的創造性をもたらすOpenAIの画像生成ツールです。エージェントがテキスト記述から画像を生成し、クリエイティブなアプリケーションを可能にします。DALL-Eの統合により、エージェントはユーザ体験を向上させるビジュアルを作成することができます。

🔍 DataForSEOの包括的なSEOデータ:

DataForSEOは、LangChainと統合された包括的なSEOデータプラットフォームです。キーワードランキング、SERPの特徴、競合のインサイトなど、検索エンジンのデータへのアクセスを提供します。この統合により、コンテンツオプティマイザーやキーワードリサーチアシスタントなど、SEOに特化したAIエージェントの構築プロセスが効率化されます。

🗣️ イレブンラボのリアルな音声合成：

ElevenLabsのText2Speech APIは、LangChainエージェントにリアルな音声合成をもたらします。これによりエージェントは様々な言語や音声で自然な音声を生成することができます。感情的な音声クローン技術は、エージェントの応答に新たな次元を加え、より魅力的で表現豊かなものにします。

📁 Google DriveのデータをLangChainで接続：

Googleドライブとの統合により、LangChainエージェントはGoogleドライブファイルに保存されたデータにアクセスし、分析することができます。エージェントはDriveから直接ドキュメントを読み込み、大規模な言語モデルを使用して洞察を抽出し、要約や応答を生成することができます。この統合により、DriveのデータをAIに接続するプロセスが効率化され、手作業によるデータ転送が不要になります。

🧠 Wolfram Alphaの知識でエージェントを豊かにする．

Wolfram Alphaは幅広いトピックに関する専門家レベルの知識を提供する計算知識エンジンです．Wolfram AlphaとLangChainを統合することで，エージェントは複雑な計算を実行し，データの可視化を生成し，情報に基づいた答えを提供することができます．この組み合わせにより，エージェントは様々な領域にわたって問題を解決し，説明を提供し，洞察を提供することができます．

🍋 Lemon Agentによる対話型エージェントの構築：

Lemon Agentは、環境と関わり、実世界のデータに基づいて意思決定を行うことができる対話型エージェントを構築するためのフレームワークを提供します。LangChainとの統合により、エージェントはAirtable、Hubspot、Notionなどのツールのデータを正確に読み書きできます。これにより、タスクの自動化、情報の取得、ビジネスツール全体のレコードの更新を行うAIを活用したワークフローの作成が可能になります。

🤎 Memorizeで長期記憶を追加：

MemorizeはLangChainエージェントに長期記憶機能を追加し、以前の会話ややり取りを記憶し要約できるようにします。教師なし学習技術を使って大規模な言語モデルを微調整し、効果的な記憶と呼び出しを可能にします。Memorizeにより、エージェントは複数のセッションにわたってコンテキストを保持することができ、よりパーソナライズされた首尾一貫したユーザ体験を提供します。

ᔬ PubMedで生物医学研究にアクセスする：

PubMedは生物医学文献の膨大なデータベースで、数百万件の科学論文と抄録を含んでいます。PubMedとLangChainを統合することで、エージェントはこの豊富な科学的知識を検索、取得、分析することができます。このツールは研究者、医療専門家、生物医学分野で働くすべての人にとって価値があります。

Google Trendsで検索トレンドを分析する：

Google Trendsは、検索ボリュームのトレンド、関連するクエリ、地理的な関心など、長期的な検索キーワードの人気に関する洞察を提供します。GoogleトレンドのデータをLangChainと統合することで、エージェントは検索トレンドに関する洞察を提供し、新たなトピックを特定し、コンテンツ戦略を最適化することができます。これは、AIを搭載したコンテンツプランナー、市場調査アシスタント、およびユーザー行動と市場需要の理解に依存するその他のアプリケーションに役立ちます。

https://www.youtube.com/watch?v=pBBe1pk8hf4&t=32s&pp=ygUVaGFycmlzb24gY2hhc2Ugc3BlZWNo

LangChainの共同設立者兼CEO、ハリソン・チェイスのAIエージェントに関する10の言葉

1. 「エージェント・アプリケーションとの正しい付き合い方は、まだ確立されていないと思う。人間がループの中にいることは必要だと思う。でも、あまりに人間がループに入りすぎると、実際にはそれほど有益なことはできません。だから、そこには奇妙なバランスのようなものがあるんだ。

2. 「エージェントはデジタル労働力のようなもので、自動的にウェブをブラウズし、アプリケーションを使ってファイルを操作し、私たちの代わりにデバイスをコントロールすることさえできる。

3. 「私たちは基本的に、与えられたタスクをこなすためにさまざまなツールを常に使っています。私たちがそれらのツールを使う代わりに、AIにタスクの内容と最終的なゴールを説明するだけで、AIはどのツールをどのように使うべきかを計画し、実際に自分でそれを実行します。"

4. "彼らは私たちよりもはるかに早くタスクを完了できるだけでなく、理論的には、そもそもこれらのツールの使い方を知る必要さえない"

5. 「おそらく2つの方向性があると思う。ひとつは、より一般的なツールの使い方で、人間がツールのセットを指定し、エージェントがそのツールをより自由な方法で使うというものです。

AIエージェントとそのテクノロジーの未来への影響に関するハリソン・チェイスの洞察に満ちた引用の続きは、ブログの全文をご覧ください。

AI & YOU』をお読みいただきありがとうございます！

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