LangChainでステップ処理
LangChainでステップ処理
はじめに
近年、生成AIの進化は目覚ましく、様々なタスクを自動化できるようになりました。特に、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーション開発が盛んに行われています。LLMを効果的に活用するためには、プロンプトエンジニアリングだけでなく、複数のLLMやツールを連携させて複雑な処理を実現する必要があります。本記事では、PythonのLangChainライブラリを用いて、複数のステップからなる処理を構築する方法について解説します。具体的には、SequentialChainを用いて、複数のLLMを連携させ、生成AIによる複雑なタスクを自動化する方法を紹介します。
LangChainとは
LangChainは、LLM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。LLM、プロンプト、チェーン、インデックス、メモリなどのコンポーネントを提供し、LLMアプリケーションの構築を効率化します。特に、Chainと呼ばれる機能は、複数のLLMやツールを連携させて複雑な処理を実現するための強力なツールです。本記事では、このChainの中でも、最も基本的なSequentialChainについて詳しく解説します。
SequentialChainによるステップ処理
SequentialChainは、複数のChainを順番に実行するためのChainです。各Chainは、前のChainの出力を入力として受け取り、処理を行います。これにより、複雑なタスクを複数のステップに分割し、それぞれを個別のChainで処理することで、より柔軟で効率的なアプリケーションを構築することができます。
SequentialChainの基本的な使い方
SequentialChainは、Chainのリストを引数として初期化します。各Chainは、入力として受け取るデータと、出力するデータの型を定義する必要があります。以下に、SequentialChainの基本的な使い方を示すサンプルコードを示します。
from langchain.chains import SequentialChain
from langchain.llms import OpenAI
# OpenAIのAPIキーを設定
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY" # 実際のAPIキーに置き換えてください
# 各ステップで実行するChainを定義
chain1 = OpenAI(temperature=0.7)
chain2 = OpenAI(temperature=0.7)
# SequentialChainを初期化
sequential_chain = SequentialChain(chains=[chain1, chain2], verbose=True)
# 入力データ
input_data = "今日の天気は晴れです。"
# SequentialChainを実行
output = sequential_chain.run(input_data)
# 出力結果を表示
print(output)上記のコードでは、まずOpenAIのAPIキーを設定します。次に、2つのOpenAIのChainを定義し、SequentialChainを初期化します。最後に、入力データを与えてSequentialChainを実行し、出力結果を表示します。verbose=Trueとすることで、各ステップの実行内容がコンソールに出力されます。
SequentialChainの応用例
SequentialChainは、様々なタスクに応用することができます。例えば、文章の要約、翻訳、質問応答、文章生成などのタスクを、複数のステップに分割して処理することができます。以下に、SequentialChainの応用例を示します。
- 文章の要約: まず、文章を分割し、各分割された文章を要約するChainを実行します。次に、各要約された文章を統合して、全体の要約を作成するChainを実行します。
- 翻訳: まず、文章を翻訳するChainを実行します。次に、翻訳された文章を校正するChainを実行します。
- 質問応答: まず、質問を解析するChainを実行します。次に、解析された質問に基づいて、回答を検索するChainを実行します。最後に、検索された回答を整形するChainを実行します。
まとめ
本記事では、PythonのLangChainライブラリを用いて、複数のステップからなる処理を構築する方法について解説しました。SequentialChainを用いることで、複雑なタスクを複数のステップに分割し、それぞれを個別のChainで処理することができます。これにより、より柔軟で効率的な生成AIアプリケーションを構築することができます。本記事で紹介した内容を参考に、ぜひLangChainを活用して、様々なアプリケーションを開発してみてください。
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