LangChain

LangChain
開発元	Harrison Chase
初版	2022年10月（4年前）
最新版	1.4.6 / 2026年10月14日 (21日前)
リポジトリ	github.com/langchain-ai/langchain;
プログラミング; 言語	PythonとJavaScript
種別	大規模言語モデルアプリケーションソフトウェア開発のためのソフトウェアフレームワーク
ライセンス	MITライセンス
公式サイト	langchain.com
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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Benchmark（英語版）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
n-gram（英語版）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
スレッドおよび非同期サブプロセス（英語版）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

↑ “Release 1.4.6”. 14 October 2026. 2026年10月15日閲覧.
↑ Buniatyan, Davit (2023年). “Code Understanding Using LangChain”. Activeloop. 2023年5月13日閲覧。
↑ Palazzolo, Stephanie (2023年4月13日). “AI startup LangChain taps Sequoia to lead funding round at a valuation of at least $200 million”. Business Insider (アメリカ英語). 2023年4月18日時点のオリジナルよりアーカイブ. 2023年4月18日閲覧.
↑ Griffith, Erin; Metz, Cade (2023年3月14日). “‘Let 1,000 Flowers Bloom’: A.I. Funding Frenzy Escalates”. The New York Times (アメリカ英語). ISSN 0362-4331. 2023年4月18日時点のオリジナルよりアーカイブ. 2023年4月18日閲覧.
↑ “Introducing LangServe, the best way to deploy your LangChains” (英語). LangChain Blog (2023年10月12日). 2023年10月17日閲覧。
↑ “Milvus — LangChain”. python.langchain.com. 2023年10月29日閲覧。
↑ “Weaviate — LangChain 0.0.184”. python.langchain.com. 2023年5月29日閲覧。^{[リンク切れ]}
↑ Hug, Daniel Patrick (2023年3月8日). “Hierarchical topic tree of LangChain's integrations”. GitHub. 2023年4月29日時点のオリジナルよりアーカイブ。2023年4月18日閲覧。
↑ “Document Loaders — LangChain 0.0.142”. python.langchain.com. 2023年4月18日時点のオリジナルよりアーカイブ。2023年4月18日閲覧。

外部リンク

公式ウェブサイト

[wikidata-37370113c583f106ca386aba163b1568d33149c6-v18-1] “Release 1.4.6”. 14 October 2026. 2026年10月15日閲覧.

[2] Buniatyan, Davit (2023年). “Code Understanding Using LangChain”. Activeloop. 2023年5月13日閲覧。

[bi-3] Palazzolo, Stephanie (2023年4月13日). “AI startup LangChain taps Sequoia to lead funding round at a valuation of at least $200 million”. Business Insider (アメリカ英語). 2023年4月18日時点のオリジナルよりアーカイブ. 2023年4月18日閲覧.

[4] Griffith, Erin; Metz, Cade (2023年3月14日). “‘Let 1,000 Flowers Bloom’: A.I. Funding Frenzy Escalates”. The New York Times (アメリカ英語). ISSN 0362-4331. 2023年4月18日時点のオリジナルよりアーカイブ. 2023年4月18日閲覧.

[5] “Introducing LangServe, the best way to deploy your LangChains” (英語). LangChain Blog (2023年10月12日). 2023年10月17日閲覧。

[6] “Milvus — LangChain”. python.langchain.com. 2023年10月29日閲覧。

[7] “Weaviate — LangChain 0.0.184”. python.langchain.com. 2023年5月29日閲覧。^{[リンク切れ]}

[8] Hug, Daniel Patrick (2023年3月8日). “Hierarchical topic tree of LangChain's integrations”. GitHub. 2023年4月29日時点のオリジナルよりアーカイブ。2023年4月18日閲覧。

[9] “Document Loaders — LangChain 0.0.142”. python.langchain.com. 2023年4月18日時点のオリジナルよりアーカイブ。2023年4月18日閲覧。