LangChainを使用したLLMパワードアプリケーションの構築
'LLMパワードアプリケーションの構築にLangChainを使用'
はじめに
言語処理の未来へようこそ！言語が人々と技術をつなぐ架け橋である世界において、自然言語処理（NLP）の進歩によって素晴らしい機会が広がりました。これらの進歩の中で、革命的な言語モデルであるLLM（大規模言語モデル）が登場し、テキストベースのデータとのやり取り方法を完全に変えました。私たちは、LLMの驚異を探求し、LLMを活用したアプリケーションを構築する方法を学びます。それには、LLMのフルポテンシャルを引き出す革新的なプラットフォームであるLangChainを使用します。
言語モデルは、人間らしいテキストを理解し生成する能力により、さまざまなアプリケーションで重要な役割を果たしています。これらのモデルは、機械翻訳、感情分析、チャットボット、コンテンツ生成など、自然言語処理のタスクを革新しました。彼らは貴重な洞察を提供し、コミュニケーションを改善し、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。
学習目標
- 言語モデル（LLM）の基礎と、インテリジェントなアプリケーションの構築における重要性を理解する。
- LangChainをアプリケーション開発ワークフローに統合し、そのAPIを活用する方法を学ぶ。
- Langchainでできることについての洞察を得る。
- Langchainを使用してさまざまなLLMと対話する。
- LLMを使用して対話型チャットボットを作成する。
- LangchainでのファインチューニングLLMの意味を理解する。
この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。
LLMとは何ですか？
LLM（Large Language Model）とは、膨大なテキストデータでトレーニングされた最新の言語モデルを指します。深層学習の技術を利用して人間らしいテキストを理解し生成するため、テキスト補完、言語翻訳、感情分析など、さまざまなアプリケーションにおいて強力なツールとなっています。LLMの最も有名な例の1つは、OpenAIのGPT-3であり、言語生成能力に対して大きな注目と賞賛を浴びています。
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LangChainの紹介
あなたのアプリケーションが努力なく人間らしいテキストを理解し生成できる世界を想像してください。LangChainへようこそ。これは、言語モデル（LLM）の魅惑的な領域への入り口を開く先駆的なプラットフォームです。LangChainを使用することで、LLMの非凡な能力を連携させ、プロジェクトに統合することができます。LangChainが明らかにする魅力的な機能と無限の可能性を探求しましょう。
LangChainは、開発者にシームレスで直感的なインターフェースを提供し、アプリケーションでLLMのパワーを最大限に活用することができる高度なプラットフォームです。言語処理のフルポテンシャルを引き出すためのさまざまなAPIやツールを提供しています。
LangChainの特徴と機能
LangChainには、あなたを魅了するさまざまな機能と機能が満載されています。文章の補完から感情の分析、言語の翻訳から固有名詞の認識まで、LangChainは言語を使って驚きを生み出すためのツールを提供します。APIのドキュメントを探索することで、まるで魔法使いが呪文を使いこなすかのように、これらの機能を効果的に使用する方法の秘密を発見します。
LLMをプロジェクトに統合する
LangChainの機能と能力を理解したら、それを自分自身のプロジェクトに魔法として織り込む時です。LangChain SDKを使用することで、既存のコードベースとLLMの非凡な能力をシームレスに統合することができます。わずか数行のコードで、LLMの言語処理能力を呼び出し、あなたのアプリケーションを人間らしいテキストを理解し生成するインテリジェントな存在に変えることができます。
LLMの魔法が解き放たれる
LangChainとともに、可能性は想像力に限りがあります。魅力的な会話でユーザーと魅了的な対話を行い、彼らに役立ち、気の利いた返答を提供するチャットボットを想像してみてください。正確すぎて顧客が購入を抵抗できないほど正確な製品を推奨する電子商取引プラットフォームを思い浮かべてください。患者に個別の医療情報を提供し、彼らが情報に基づいた意思決定を行えるようにする医療アプリケーションを想像してください。これらの信じられないほどの体験を作り出す力があなたの手の届く範囲にあります。
LangChainのセットアップ
LangChainの利用を開始するには、適切なインストールとセットアップを確認する必要があります。また、LLM（言語モデル）を効果的に使用するために必要なライブラリと依存関係のインポートに関する手順も提供されます。
必要なライブラリのインポート
import langchain
import openai
import os
import IPython
from langchain.llms import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import (
AIMessage,
HumanMessage,
SystemMessage
)
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain import ConversationChain
load_dotenv()
# APIの設定
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")LangChainを使用してLLMとの対話
LangChainを使用してLLMと対話するには、テキスト生成や理解のタスクに事前学習された言語モデルのパワーを活用するための一連の手順が必要です。以下では、各部分の詳細な説明とコードの実装が示されています。
LLMの初期化
LangChainでLLMを初期化するには、まず必要なライブラリと依存関係をインポートする必要があります。たとえば、Pythonプログラミング言語を使用している場合、`langchain`ライブラリをインポートし、使用する言語モデルを指定することができます。以下は例です:
from langchain import LangModel
# 使用する言語モデルを指定
model_name = 'gpt3'
# LLMの初期化
llm = LangModel(model_name)プロンプトの入力
LLMを初期化した後、テキストを生成したり応答を取得するためにプロンプトを入力することができます。プロンプトは、言語モデルがテキストを生成するための出発点として機能します。要件に応じて単一のプロンプトまたは複数のプロンプトを指定することができます。以下は例です:
# 単一のプロンプトを入力
prompt = "昔々"
# プロンプトに基づいてテキストを生成
generated_text = llm.generate_text(prompt)生成されたテキストまたは応答の取得
プロンプトを入力した後、LLMから生成されたテキストまたは応答を取得することができます。生成されたテキストまたは応答は、プロンプトによって提供された文脈と言語モデルの機能に基づいています。以下は例です:
# 生成されたテキストを表示
print(generated_text)
# 応答を表示
for response in responses:
print(response)これらの手順に従い、対話型の事前学習済みLLMをLangChainを使用してシームレスに操作することで、テキスト生成や理解のタスクにおいてそのパワーを活用することができます。
LangChainで何ができるのか
LangChainは多機能なセットを備えており、開発者にはさまざまな可能性を提供します。LangChainの主要なコンポーネントであるモデル、プロンプト、チェーン、インデックス、メモリを探求し、それぞれで達成できることを見ていきましょう。
モデル
現在、さまざまな新しいLLMが登場しています。LangChainはさまざまなモデルに対してシンプルなインターフェースと統合を提供します。
LangChainの中核には、強力な言語モデル（LLM）があり、アプリケーションが人間らしいテキストを理解し生成することができます。LangChainでは、開発者は豊富なLLMのコレクションにアクセスすることができます。これらのモデルは、さまざまな言語関連タスクにおいて優れた性能を発揮するために膨大なデータでトレーニングされています。ユーザーのクエリを理解したり、応答を生成したり、複雑な言語タスクを実行したりする場合に、LangChainのモデルは言語処理の能力の基盤として機能します。
from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003")
# LLMはプロンプトを入力とし、補完を出力します
prompt = "1ヶ月には何日ありますか"
completion = llm(prompt)チャットモデル
ChatOpenAIクラスを使用して、ユーザーとAIチャットボットの間の会話を設定します。チャットボットは、より焦点を絞り決定論的な応答を生成するために温度を0で初期化されます。会話は、ボットの目的を示すシステムメッセージで始まり、食べ物の好みを表明する人間のメッセージが続きます。チャットボットは、与えられた入力に基づいて応答を生成します。
chat = ChatOpenAI(temperature=0)
chat(
[
SystemMessage(content="あなたはユーザーが一文で何を食べるかを考えるのを助ける素敵なAIボットです"),
HumanMessage(content="私はトマトが好きです、何を食べればいいですか？")
]
)テキスト埋め込みモデル
テキスト入力は、テキスト埋め込みモデルによって受け取られ、入力テキストを数値的に表す埋め込みのリストが出力されます。埋め込みを使用することで、テキストから情報を抽出することができます。後で、この情報は、例えば映画の概要など、2つのテキストがどれだけ似ているかを判断するために応用することができます。
embeddings = OpenAIEmbeddings()
text = "アリスはオウムを飼っています。アリスのペットは何ですか？"
text_embedding = embeddings.embed_query(text)プロンプト
自然言語のLLMにプロンプトを追加することは自然な感じがするかもしれませんが、望む結果を得るためにはプロンプトに大きな変更を加える必要があります。これをプロンプトエンジニアリングと呼びます。
一度良いプロンプトを作成したら、他のもののテンプレートとして使用したい場合があります。そのため、LangChainではPromptTemplatesを提供しており、さまざまなコンポーネントからプロンプトを構築することができます。
template = "「{product}」を作る会社の良い名前は何ですか？"
prompt = PromptTemplate(
input_variables=["product"],
template=template,
)
prompt.format(product="カラフルな靴下")チェーン
LangChainでは、LLMを他のコンポーネントと組み合わせてアプリケーションを作成するプロセスをチェーンと呼んでいます。例としては以下があります:
- プロンプトテンプレートとLLMの組み合わせ
- 1つ目のLLMの出力を2つ目のLLMの入力として使用することで、複数のLLSを連続的に組み合わせることができます。
- LLMを外部データと組み合わせることで、例えば質問に答えるために使用することができます。
- チャットの履歴などの長期記憶とLLMを組み合わせることができます。
chain = LLMChain(llm = llm,
prompt = prompt)
chain.run("カラフルな靴下")インデックス
LLMの欠点の1つは、特定のドキュメントやメールへのアクセスなどの文脈情報がないことです。LLMに特定の外部データへのアクセス権限を与えることで、これを回避することができます。
外部データがドキュメントとして準備されたら、テキスト埋め込みモデルを使用してベクトルデータベースであるVectorStoreにインデックスを作成できます。
ベクトルストアは現在、ドキュメントを埋め込みとして格納しています。この外部データを使用することで、さまざまなアクションを実行できます。
これを情報検索ベースの質問応答タスクに使用しましょう。
retriever = db.as_retriever()
qa = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm,
chain_type="stuff",
retriever=retriever,
return_source_documents=True)
query = "私は何を決してしないでしょうか？"
result = qa({"query": query})
print(result['result'])メモリ
チャットボットのようなプログラムが以前の会話を思い出すことは重要ですが、チャット履歴を入力しない限り、LLMにはデフォルトで長期記憶はありません。
LangChainでは、チャット履歴を扱うためのさまざまなオプションを提供することで、この問題に対処しています。最新のK回の会話を保持し、言われたことを要約することで、対話全体を保持しています。
conversation = ConversationChain(llm=llm, verbose=True)
conversation.predict(input="アリスはオウムを飼っています。")
conversation.predict(input="ボブは猫を2匹飼っています。")
conversation.predict(input="アリスとボブは何匹のペットを飼っていますか？")会話型チャットボットの構築
会話型チャットボットは、多くのアプリケーションで重要な役割を果たし、ユーザーにシームレスな対話とパーソナライズされた体験を提供しています。成功するチャットボットを開発する鍵は、人間のような応答を理解し生成する能力にあります。LangChainの高度な言語処理能力を活用することで、従来のルールベースのシステムを超えるインテリジェントなチャットボットを作成することができます。
必要なライブラリのインポート
from langchain.llms import OpenAI
from langchain import LLMChain
from langchain.prompts.prompt import PromptTemplate
# チャット固有のコンポーネント
from langchain.memory import ConversationBufferMemoryプロンプトテンプレートの使用
これはチャットボットのテンプレートを作成し、ユーザーの入力を取り入れて事前定義されたジョークの形式に組み込むものです。PromptTemplateとConversationBufferMemoryを使用してチャット履歴を保存し取得することで、チャットボットは文脈に沿った適切なジョークを生成することができます。
template = """
あなたは助けになるチャットボットです。
あなたの目標は、ユーザーがジョークを作るのを助けることです。
ユーザーが言っていることを受け取り、それをジョークにする
{chat_history}
ユーザー: {human_input}
チャットボット:"""
prompt = PromptTemplate(
input_variables=["chat_history", "human_input"],
template=template
)
memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history")チャットボット
これはLLMChainクラスのインスタンスを設定し、OpenAI言語モデルを使用して応答を生成するものです。提供されたユーザーの入力に基づいて、’llm_chain.predict()’メソッドを使用して応答を生成します。
llm_chain = LLMChain(
llm=OpenAI(temperature=0),
prompt=prompt,
verbose=True,
memory=memory
)
llm_chain.predict(human_input="梨は果物ですか、野菜ですか？")LangChainを使用したLLMの微調整
微調整とは、既存の事前学習済みLLMを特定のデータセットでさらに学習し、特定のタスクやドメインに適応させるプロセスです。タスク固有のデータにモデルをさらすことで、モデルは対象ドメインのニュアンス、文脈、複雑さをより理解するようになります。このプロセスにより、開発者はモデルのパフォーマンスを改善し、精度を向上させ、現実世界のアプリケーションにより関連性のあるものにすることができます。
LangChainの微調整機能の紹介
LangChainは、開発者にカスタムデータセット上でLLMをトレーニングする包括的なフレームワークを提供することで、微調整を新たな高みに導きます。ユーザーフレンドリーなインターフェースと、微調整プロセスを簡素化するツールセットを提供します。LangChainは、GPT-3などのさまざまな人気のあるLLMアーキテクチャをサポートしており、開発者は最先端のモデルを使用してアプリケーションを開発することができます。LangChainを使用することで、LLMをカスタマイズして最適化する力が手の届くところにあります。
LangChainを使用した微調整のワークフロー
データセットの準備
LLMを微調整するためには、タスクやドメインに合わせてデータセットを調整します。まず、対象のアプリケーションに合わせて、入力と出力のペアまたは適切な形式を含むデータセットを収集または作成します。
パラメータの設定
LangChainのインターフェースでは、開発者はLLMのアーキテクチャ（レイヤー数、モデルのサイズなど）や他の関連するパラメータを指定します。これらの設定により、トレーニングするモデルのアーキテクチャと容量が定義され、パフォーマンスと計算リソースの適切なバランスを取ることができます。
トレーニングプロセス
LangChainは、分散コンピューティングリソースを活用して効率的にLLMをトレーニングします。開発者はトレーニングプロセスを開始し、LangChainはトレーニングパイプラインを最適化し、効率的なリソース利用とより速い収束を実現します。トレーニング中、モデルは提供されたデータセットから学習し、ターゲットタスクやドメインに固有のニュアンスとパターンを捉えるためにパラメータを調整します。
準備ができたデータセットがあれば、LangChainを使用して微調整プロセスを開始することができます。まず、必要なライブラリと依存関係をインポートします。次に、事前学習済みのLLMを初期化し、カスタムデータセットで微調整します。以下に例を示します：
from langchain import LangModel
# 事前学習済みのLLMを初期化
pre_trained_model = LangModel('gpt3')
# データセットをロードして前処理する
dataset = load_dataset('your_dataset.txt')
preprocessed_dataset = preprocess(dataset)
# カスタムデータセットでLLMを微調整
fine_tuned_model = pre_trained_model.fine_tune(preprocessed_dataset,
num_epochs=5, batch_size=16)この例では、データセットをロードし、必要な形式に前処理し、LangModelの`fine_tune`メソッドを使用して事前処理されたデータセットでLLMをトレーニングしています。トレーニングエポック数やバッチサイズなどのパラメータを必要に応じて調整することができます。
評価
LLMの微調整が終わった後、そのパフォーマンスを評価することが重要です。このステップでは、モデルが特定のタスクにどれくらい適応しているかを評価することができます。適切なメトリクスと別のテストデータセットを使用して、微調整されたモデルを評価することができます。以下に例を示します。
# テストデータセットの準備
test_dataset = load_dataset('your_test_dataset.txt')
preprocessed_test_dataset = preprocess(test_dataset)
# 微調整されたLLMの評価
evaluation_results = fine_tuned_model.evaluate(preprocessed_test_dataset)評価結果は、微調整されたLLMの効果を示しています。正確性、適合率、再現率、またはドメイン固有のメトリクスなどの評価指標を使用して、モデルのパフォーマンスを評価することができます。
これらの手順に従い、提供されたコード例を実装することで、LangChainを使用して事前学習済みのLLMを効果的に微調整することができます。このプロセスにより、言語モデルの振る舞いを調整し、特定のアプリケーション要件により適したものにすることができます。
LangChainの利点
- LangChainを使用してLLMを微調整することで、モデルの精度とコンテキストの関連性が向上し、品質の高い出力が得られます。
- LangChainを使用すると、開発者はLLMをカスタマイズして、ユニークなタスク、業界固有の専門用語、およびドメイン固有の文脈に対応することができます。これにより、特定のユーザーのニーズに合わせたサービスを提供することができます。
- 微調整されたLLMを使用することで、ドメイン固有の言語をより理解するパワフルなアプリケーションの開発が可能となり、より正確で文脈に即した応答を実現することができます。
- LangChainを使用した微調整により、大量のトレーニングデータと計算リソースの必要性が低減され、時間と労力の節約と同時に大幅なパフォーマンスの向上が実現されます。
実際のユースケースと成功事例
LLMを活用したアプリケーションの実際のユースケースと成功事例を紹介します。これにより、LLMとLangChainが大きな影響を与えた様々な産業の幅広い範囲を示します。これらのアプリケーションが顧客サポート、eコマース、ヘルスケア、コンテンツ生成などをどのように変革し、ユーザーエクスペリエンスとビジネス成果を向上させたかを探ります。
顧客サポート
LLMを活用したチャットボットは、ユーザーに即時かつ個別化されたサポートを提供することで、顧客サポートを革新しています。企業はLangChainを活用して、顧客の問い合わせを理解し、関連情報を提供し、複雑なトランザクションさえ処理するチャットボットを構築しています。これにより、大量の問い合わせに対応し、待ち時間を短縮し、顧客満足度を向上させながら、24時間体制のサポートを確保することができます。
eコマース
eコマース業界でショッピング体験を向上させるためにLLMを使用します。LangChainを活用することで、開発者は商品の説明やユーザーの好み、購買パターンを理解できるアプリケーションを構築することができます。LLMの能力を活用することで、eコマースプラットフォームは個別の商品推薦を提供し、顧客の問い合わせに応え、クリエイティブな商品説明を生成することさえできます。これにより、売上と顧客エンゲージメントが向上します。
ヘルスケア
LLMを活用したアプリケーションにより、ヘルスケア業界が変革され、患者ケア、診断、治療プロセスが改善されています。LangChainを活用することで、医療クエリを理解し、正確な情報を提供し、症状に基づいて患者をトリアージすることができるインテリジェントなバーチャルアシスタントを開発することができます。これにより、ヘルスケア情報への迅速なアクセスが可能となり、医療従事者への負担が軽減され、患者は自身の健康について的確な意思決定を行うことができます。
コンテンツ生成
LLMは、コンテンツの生成と作成において価値あるツールとなっています。LangChainを活用することで、ブログ記事、商品説明、ソーシャルメディア投稿など、創造的で文脈に即したコンテンツを生成するアプリケーションを開発することができます。これらのアプリケーションは、コンテンツ作成者がアイデアを生み出し、執筆効率を向上させ、トーンとスタイルの一貫性を保つのに役立ちます。
これらの実際のユースケースは、様々な産業においてLLMを活用したアプリケーションの柔軟性と影響力を示しています。LangChainの機能を活用することで、開発者はプロセスを効率化し、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、ビジネスの成長を推進する革新的なソリューションを作成することができます。
LLMを活用したアプリケーションを導入した企業の成功事例は、具体的な利点と成果を示しています。例えば、大手のeコマースプラットフォームで導入された顧客サポートチャットボットは、サポートチケットの解決時間を大幅に短縮し、顧客満足度のスコアを向上させました。同様に、LLMの能力を活用したヘルスケアアプリケーションは、トリアージの精度を向上させ、救急室での待ち時間を短縮し、最終的には命を救っています。
結論
LangChainを使用することで、LLMを活用したアプリケーションを構築する際には、テキストの補完、言語翻訳、感情分析、テキスト要約、固有表現認識など、さまざまな可能性が広がります。LangChainは直感的なプラットフォームと強力なAPIを提供し、アイデアを具現化するお手伝いをします。LLMの能力を活用することで、私たちが言語とのやり取りを革新する、人間のようなテキストを理解・生成するインテリジェントなアプリケーションを作成できます。
キーポイント
- LangChainは、言語モデル（LLM）の驚異的な機能を活用して、人間らしいテキストの理解と生成を行うアプリケーションの開発を可能にします。
- LangChainの直感的なプラットフォームを使用することで、開発者はLangChain SDKをインストールし、APIの認証情報を使用して簡単にLLMをプロジェクトに統合することができます。
- LangChainを通じてLLMを取り入れることで、開発者はユーザーとのより自然でコンテキストに対応した対話を提供するアプリケーションを作成できます。これにより、ユーザーエクスペリエンスが向上し、エンゲージメントが向上します。
よくある質問
この記事で使用されているメディアはAnalytics Vidhyaの所有ではなく、著者の裁量で使用されています。
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