LangChain

LangChain（ラングチェイン）は、大規模言語モデル（LLM）を使ったアプリケーションソフトウェアの作成を簡素化するように設計されたフレームワークである。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、文書解析や要約、チャットボット、コード解析など、一般的な言語モデルのユースケースとほぼ重なっている。

 歴史 
LangChainは、機械学習スタートアップ企業Robust Intelligenceに勤務していたハリソン・チェイス（Harrison Chase）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た。このプロジェクトはすぐに人気を博し、GitHubでは数百名のコントリビューターによる改善、Twitterではトレンドの議論、プロジェクトのDiscordサーバ上では活発な活動、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などが行われた。2023年4月、LangChainは法人化し、新しいスタートアップは、ベンチャーキャピタルから1,000万ドルの資金投資を発表した1週間後、セコイア・キャピタルから少なくとも2億ドルの評価額で2,000万ドル以上の資金を調達した。

2023年10月、LangChainは、LCEL（LangChain Expression Language）プロトタイプから本番運用可能なアプリケーションへの移行を促進するために設計された展開ツールLangServeを発表した。

 統合化 
2023年3月現在、LangChainはAmazon、Google、Microsoft Azureなどのクラウドストレージを含むシステムとの統合を含め、次のようなソフトウェアやサービスとの連携や、機能を有している。

 ニュース、映画情報、天気などのAPIラッパー
 Bashによる要約、構文とセマンティクスのチェック、およびシェルスクリプトの実行
 複数のウェブスクレイピング・サブシステムとテンプレート
 少数ショット学習用のプロンプト生成
 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
 OpenAI、Anthropic、Hugging Face言語モデル
 iFixitの修理ガイドとWikiの検索と要約
 MapReduceによる質問回答、ドキュメントの結合、質問生成
 重複スコアリング
 PDFファイルのテキスト抽出と操作のためのPyPDF、pdfminer、fitz、pymupdf
 PythonおよびJavaScriptのコード生成、分析、デバッグ
 ベクトル埋め込みを保存・取得するMilvusベクトルデータベース
 埋め込みとデータオブジェクトをキャッシュするWeaviateベクトルデータベース
 Redisキャッシュデータベースストレージ
 APIリクエストのためのPython RequestsWrapperとその他のメソッド
 JSONサポートを含む、SQLおよびNoSQLデータベース
 ロギングを含むStreamlit
 k-最近傍探索のため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
 スレッドおよびの実行におけるスタックシンボルの追跡と記録
 Wolfram AlphaのWebサイトとSDK

2023年4月現在、50種類を超えるドキュメント種類とデータソースを読み取ることができる。

 脚注 

Category:人工知能
Category:大規模言語モデル
Category:ソフトウェアフレームワーク
Category:2022年のソフトウェア