はじめに
この記事では、LangChainを用いて複雑な処理を用意し、生成AIへの質問含め回答を得るところまでを解説します。
前提として、Pythonの「langchain」「langchain_openai」ライブラリを用いますので、記事を読み進める前に、OpenAIのAPIのアカウントを作成しておく必要があります。
今回はGoogle Colabratory（以下、Colabと略記）を環境として使っていきます。
このサイトは、Pythonや生成AIなどを学べるオンラインプログラミングスクール AI Academy Bootcampが運営しています。
LangChainとは
LangChainは、大規模言語モデル（LLM）を利用したアプリケーション開発のためのフレームワークです。
Python及びJavaScriptで利用できます。
https://github.com/langchain-ai/langchain
https://github.com/langchain-ai/langchainjs
OpenAI APIを使うための準備
まずは以下のURLより、API KEYを発行します。
https://beta.openai.com/account/api-keys
「＋Create new secret key」よりAPI Keyを発行します。発行したAPI Keyは保管しておいてください。
langchain, openaiのインストール
| !pip install langchain langchain_openai |
トークンを環境変数に設定
Colab画面右側のシークレットに、OpenAIから取得したトークンをセットします。
本記事では `openai_api_key` という名前で登録します。
シークレットの `openai_api_key` を、環境変数に設定します。
OpenAIを使用するにあたり、 `OPENAI_API_KEY` という環境変数が参照されます。
| import os from google.colab import userdata os.environ[“OPENAI_API_KEY”] = userdata.get(“openai_api_key”) |
実装し、回答を取得してみた
| from langchain_openai import ChatOpenAI chatOpenAi = ChatOpenAI() chatOpenAi.invoke(“国会図書館は、東京のどこに位置していますか？”) |
実際に得られた回答例（本文のみ抜粋）
| 国会図書館は、東京都千代田区の永田町に位置しています。 |
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