LangChainは、エージェント、ツール、およびリトリーバル（RAG）ワークフローを備えたLLM駆動型アプリケーションを構築するためのフレームワークです。

エージェント、ツール呼び出し、リトリーバル、およびワークフロー調整により、LLMアプリをより速く構築しましょう。

LangChainは、単なるチャットボックス以上のものを求める開発者のために構築されています。LLMがツールを呼び出し、知識ソースを照会し、多段階の計画に従い、根拠のある（grounded）回答を生成する構造化されたAIワークフローを可能にします。社内のナレッジアシスタント、カスタマーサポートの自動化、データ対応のコパイロット、あるいはエージェント駆動のタスク実行を構築する場合でも、LangChainはモデルをスタックに接続し、出力を一貫して制御可能に保つためのコンポーネントとパターンを提供します。

主な機能と能力

実際のデータやツールへの信頼性の高い接続を必要とするナレッジアシスタント、カスタマーサポート・コパイロット、ワークフロー自動化エージェント、RAGシステムなどのプロダクションLLMアプリケーションを構築する開発者やAIチームに最適です。

• ツールやAPIを安全に呼び出すエージェントの構築
• 回答をドキュメントやデータに根付かせるRAGパイプライン
• 多段階の推論とアクションのためのワークフロー調整
• LLM、ベクトルストア、データベース、およびアプリとの統合
• プロダクション使用のためのロギングと評価対応のパターン

ビルダーがLangChainを選ぶ理由

まず、ユースケースに合わせたシンプルなチェーン（要約、分類、抽出など）から開始し、次にドキュメントやデータベースを接続してリトリーバル（検索）を追加します。その後、ツール（API、検索、アクション）を導入し、多段階タスク用のエージェントを構築してください。早い段階でロギングと評価を追加し、実際のユーザーのクエリを使用してプロンプト、検索設定、およびツールの動作を微調整していきましょう。

「LangChainは、LLMのプロトタイプから、データやツールに接続された本物のエージェントワークフローへと進むための構成要素を私たちに与えてくれます。」

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エージェントのオーケストレーション、リトリーバル、および統合を再現可能なフレームワークに組み合わせることで、LangChainはチームがより実用的でデータ対応の、プロダクション対応AIアプリケーションを構築するのを支援します。