LangChain Academy: module-1(イントロダクション編)

LangCainAcademy

今回はmodule-1(イントロダクション編)です

これまでの内容は以下の記事を参考にしてください。
https://zenn.dev/shirochan/articles/92e7113aa667b9

https://zenn.dev/shirochan/articles/56f497c6b15db8

module-1

https://github.com/shirochan/langchain-academy/tree/main/module-1

全文英語 + 説明動画も英語のLnagChain Academyですので、ノートブックの英文を日本語訳しそれを見ながら学習をしていくことにしました。
LLMに翻訳してもらいましたので少し読みにくい文があるかもしれませんがご了承ください。

LnagChainについての基本的な説明と動作確認がこのモジュールでのメインとなります。
これまでにLangChainを使用してプログラムを書いたことがある方は簡単に読み進めることができると思います。
また、改めてLangChainにイチからついて学び直す良い機会ともなります。
LangGraph Studio、deployment についての章もこのモジュールにはあるのですが今回の記事では取り上げません。

simple graph

https://github.com/shirochan/langchain-academy/blob/main/module-1/simple-graph.md

node1 の後に node2 or node3 を通ってEND

chain

https://github.com/shirochan/langchain-academy/blob/main/module-1/chain.md

tool_colling_llmでどのツールを使うかという判定ができるよねというところまで。

router

https://github.com/shirochan/langchain-academy/blob/main/module-1/router.md

tool_colling_llmでどのツールを使うか判定をしてそのtoolsを実行して結果を得るところまで。

agent

https://github.com/shirochan/langchain-academy/blob/main/module-1/agent.md

tool の実行結果をassitantに戻してもう一度toolを使う

agent with memory

https://github.com/shirochan/langchain-academy/blob/main/module-1/agent-memory.md

普通に書くと前回の実行内容や結果は覚えてません。

from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver
memory = MemorySaver()
react_graph_memory = builder.compile(checkpointer=memory)

react_graph_memory を使用すれば実行内容や結果を永続化することができるよ。

まとめ

モジュール1はイントロダクション編ということでLnagChainでもかなり基本的な部分を学ぶことを目的としているようです。
すでにLangChainを触っている人もstate, edge, nodeなど基本的な部分を復習したり、chain がどのようなロジックでつながっていくのかなどをさいど学び直す良い機会ではないでしょうか。

Module 2は State and Memory というタイトルがついています。
学習が終わったらまたこちらのブログでご紹介できればと思います。