LLMと、その他のサービス(DB, ブラウザ, youtubeなど)との連携を主な目的としたライブラリ

連携の司令塔のような存在

似たような目的のサービスは、LlamaIndex、 Sementic Kernel

データフローとしてはLLMと連携サービスの間を行ったり来たりすることになる。

このような処理を各サービスのAPIを使ってゼロベースで開発すると相当なコード量になる。

LangChainはそこを抽象化し、数行のコードで実現させてくれる

LangChainには、次の6つの機能がある。

Model I/O

異なる大規模言語モデルを組み合わせて利用可能にする機能

Retrieval

PDFやCSVなどの外部データを用いた回答を可能にする機能

Chains

複数のプロンプトの実装をコントロール可能にする機能

Memory

処理途中の回答や常体の保持を可能にする機能

Agents

大規模言語モデル自体がどのようなアクションを取るかを決定可能にする機能

Callbacks

大規模言語モデルを用いたシステム開発におけるロギング、モニタリング、ストリーミングを効率的に管理するための機能

以下の4つの主機能がある。

Tools

Agentが外界とやり取りをするために用意された関数

Agents

プロンプトの内容に応じてツール（Tools）を使い分ける

自動で与えられたタスクに取り組んでくれるロボット機能。

Toolkits

Agent Executor