PythonとTypeScriptで生成AIアプリを構築する基礎を学べる、Microsoftによる全21レッスンのコースです。
langchain-ai/langchain
モデル、埋め込み、ベクトルストア、サードパーティ連携の標準インターフェースを備えた、LLMアプリケーションやエージェント構築用のPythonフレームワーク。
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- 674
- 最終コミット
- 4 時間前
これは何?
LangChainは、エージェントやLLMを活用した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。相互運用可能なコンポーネントとサードパーティ連携を組み合わせられるため、基盤となるモデルやプロバイダーを変更するたびにアプリケーションコードを書き直す必要がありません。
中核となるのは、チャットモデル、埋め込みモデル、ベクトルストア、リトリーバー、ツール向けの標準インターフェースです。モデルはinit_chat_modelなどの共通ヘルパーを使って初期化できるため、OpenAI、Anthropic、Google Geminiなどのプロバイダーを切り替える際のコード変更を最小限に抑えられます。幅広いモデルプロバイダーやデータソースとの連携が、エコシステムの一部として整備されています。
LangChainは、同じエコシステムに属する関連プロジェクトと連携しています。より低レベルで制御性の高いエージェントのオーケストレーションにはLangGraph、プランニングとサブエージェントを組み込んだエージェントにはDeep Agents、評価・可観測性・デバッグにはLangSmithを利用できます。TypeScript版のLangChain.jsは別途メンテナンスされています。
主な機能
- 01チャットモデル、埋め込み、ベクトルストア、リトリーバー、ツール向けの標準インターフェース。
- 02OpenAI、Anthropic、Geminiなど複数のプロバイダーに対応した、1回の呼び出しによるモデル初期化。
- 03モデルプロバイダー、ツール、データソース向けの豊富なサードパーティ連携ライブラリ。
- 04高水準のクイックスタート用コンポーネントから低レベルの制御まで対応する、多層的な抽象化。
- 05オーケストレーションと可観測性のためにLangGraph、Deep Agents、LangSmithと連携。
ユースケース
- 非公開ドキュメントを対象に質問へ回答する、検索拡張生成(RAG)アプリの構築。
- アプリケーションコードを書き直すことなくモデルプロバイダーを切り替えられる、LLM機能のプロトタイピング。
- 外部APIや社内システムを呼び出す、ツール利用エージェントの作成。
- 一貫したインターフェースを維持しながら、PythonバックエンドにLLM機能を追加。
クイックスタート
- 1
uvでLangChainをインストールする
uv add langchain - 2
チャットモデルを初期化して呼び出す(先に対応するプロバイダーのAPIキーを設定してください)
python -c "from langchain.chat_models import init_chat_model; model = init_chat_model('openai:gpt-5.5'); print(model.invoke('Hello, world!'))"
使う前に知っておきたいこと
- ほとんどのモデルを呼び出すには、モデルプロバイダーの有料APIキーが必要です。
トピック
よくある質問
- langchain とは?
- モデル、埋め込み、ベクトルストア、サードパーティ連携の標準インターフェースを備えた、LLMアプリケーションやエージェント構築用のPythonフレームワーク。 LangChainは、エージェントやLLMを活用した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。相互運用可能なコンポーネントとサードパーティ連携を組み合わせられるため、基盤となるモデルやプロバイダーを変更するたびにアプリケーションコードを書き直す必要がありません。
- langchain は無料で使えますか?ライセンスは?
- langchain は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- langchain は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。langchain の最終コミットは 2026年10月20日 です。
- langchain は何に使えますか?
- 非公開ドキュメントを対象に質問へ回答する、検索拡張生成(RAG)アプリの構築。 アプリケーションコードを書き直すことなくモデルプロバイダーを切り替えられる、LLM機能のプロトタイピング。 外部APIや社内システムを呼び出す、ツール利用エージェントの作成。 一貫したインターフェースを維持しながら、PythonバックエンドにLLM機能を追加。
- langchain のインストール方法は?
- uvでLangChainをインストールする: uv add langchain チャットモデルを初期化して呼び出す(先に対応するプロバイダーのAPIキーを設定してください): python -c "from langchain.chat_models import init_chat_model; model = init_chat_model('openai:gpt-5.5'); print(model.invoke('Hello, world!'))"
- langchain はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/langchain-ai/langchain
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
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