LangChain は 大規模言語モデル（LLM, Large Language Models）を使ったアプリ開発を効率化するためのフレームワークです。
### LangChain とは？
– Python や JavaScript で使える オープンソースのライブラリ
– OpenAI GPT, Anthropic Claude, Llama などの LLM を 組み合わせて活用できる
– 単に「プロンプトを投げて応答をもらう」以上のことを簡単に構築できる
### 主な機能
– Prompt Management（プロンプト管理）
– Chains（チェーン）
「ユーザーの質問 → LLM 応答 → 外部データ検索 → さらに LLM 応答」みたいに処理をつなげられる
– Agents（エージェント）
LLM が「どのツールを使うか」を自分で判断して実行できる
例：Web検索、計算機、SQLデータベース などを LLM が使い分ける
– Memory（メモリ）
対話の履歴を覚えて、会話に文脈を持たせられる
– Retrieval（外部知識の利用）
RAG（Retrieval Augmented Generation）を簡単に構築できる
例：PDFやドキュメントをベクトルDBに格納して、質問に応じて検索し、LLMに渡す
### 必要なインストール
$ pip3 install langchain
$ pip3 install langchain-openai
from langchain_openai import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
llm = OpenAI(
temperature=0.7,
api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY") # ← ここで明示的に渡す
)
# プロンプトのテンプレートを定義
template = "質問: {question}\n答えをわかりやすく説明してください。"
prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["question"])
# LLMChain を作成
chain = prompt | llm
# 実行
response = chain.invoke({"question": "LangChainとは何ですか？"})
print(response)
$ python3 test_langchain.py
LangChain（言語チェーン）とは、さまざまな言語を繋げて利用することができるシステムのことを指します。つまり、複数の言語を一つのチェーン（連鎖）のようにつなげて、それぞれの言語を柔軟に切り替えて使うことができる仕組みです。これにより、異なる言語を話す人々がコミュニケーションを取る際に、よりスムーズに相手の言語を理解することができるようになります。また、翻訳や通訳の分野にも応用されています。
