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LLM搭載アプリ開発フレームワークのLangChain、RAGやAIエージェントで活用

LangChainが提供する新たなアプリ開発フレームワークは、生成AIの活用を促進し、業務効率化に寄与する可能性を秘めています。
特に、RAG機能を通じて社内データを効果的に利用できる点が注目されます。
これにより企業は自社のニーズに応じた高度な回答を得られるようになります。
AIエージェントの自動化機能も加わり、業務プロセス全体の最適化が期待されます。

記事の概要

LangChainは、大規模言語モデル(LLM)を活用したアプリケーション開発のためのオープンソースフレームワークです。
特に、社内データを参照しながら回答を生成するRAG(検索拡張生成)や、自律的に業務を遂行するAIエージェントの開発に利用されます。
LangChainは、PythonやJavaScriptに対応したライブラリを提供しており、開発者が複雑な周辺システムを構築する手助けをしています。
2024年には、初期の単一パッケージから「langchain-core」と「langchain-community」に分割され、それぞれが異なる機能を持つようになりました。
この分割により、モデルの比較やデータソースの切り替えが容易になり、RAGの効率も向上しています。
企業は生成AIを活用し、業務の自動化や効率化を進めています。

記事のポイント

  1. LLM搭載アプリの開発促進: LangChainは、企業が大規模言語モデルを利用したアプリケーションを容易に開発できるフレームワークを提供しています。
  2. 業務自動化の進展: 生成AIを活用し、AIエージェントによって複数の業務工程を自動化する企業が増えている点が注目されます。
  3. モジュール最適化の容易さ: LangChainの機能分割により、モデルの比較やデータソースの切り替えが簡単になり、技術検証が進みやすくなっています。

詳しい記事の内容はこちらから(引用元)

日経クロステック(xTECH)

 LangChainは、大規模言語モデル(LLM)を搭載したアプリケーションを開発するためのオープンソースのフレームワー…

LLM搭載アプリ開発フレームワークのLangChain、RAGやAIエージェントで活用
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/keyword/18/00002/102100266/

 

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