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。LiteLLMを介したモデル呼び出しにも対応している。
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
外部リンク