LangChainを使用してChatGPTのAPIにアクセスする方法 | ChatGPTの拡張ライブラリをPythonコード付きで解説

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今回はChatGPTの機能を拡張できるフレームワーク、LangChainの使い方をPythonコード付きで解説します。LangChainには様々な機能が用意されているため、数回に渡って記事にしたいと思います。第1回目は最も基本的なLangChainを介してChatGPTのAPIにアクセスする方法について解説します。

また、当ブログ内のChatGPTについての記事を以下のページでまとめていますので、あわせてご覧ください。

目次

ChatGPTとは

ChatGPTは、OpenAIが提供する自然言語生成モデルです。GPT(Generative Pre-training Transformer)と呼ばれるモデルのアーキテクチャを採用しています。

GPTは、Transformerと呼ばれるニューラルネットワークを使用して、文書や言語処理タスクでのテキスト生成を行うモデルです。GPTは、大量のテキストデータを学習し、そのデータをもとに新しい文章を生成することができます。

ChatGPTは、GPTをもとにしたモデルであり、対話型システムやチャットボットなどで使われることを想定して開発されています。対話を続けることができるようになっており、ユーザーが入力するテキストに対して、自然で返答ができるようになっています。

LangChainとは

LangChain は、言語モデルを利用したアプリケーションを開発するためのフレームワークです。LangChainを使用することで、API を介して言語モデルを呼び出すだけでなく以下のことを実現できます。

LangChainでできること
  • データを意識する: 言語モデルを他のデータ ソースに接続する
  • エージェントになる: 言語モデルがその環境と相互作用できるようにする

LangChain フレームワークは、上記の原則を念頭に置いて設計されています。

公式ドキュメント

LangChainの公式公式ドキュメントは以下となります。

OpenAIのAPIキーを取得する

LangChain を使ってChatGPTのAPIにアクセスするためには、OpenAIのAPIキーを取得する必要があります。
以下のページで取得手順を解説していますので、事前に済ませておいてください。

ライブラリのインストール

ChatGPTのAPIを利用するため、OpenAIのライブラリをインストールします。
コマンドプロンプトで以下のコマンドを実行してください。

pip install openai

LangChainのライブラリをインストールします。
コマンドプロンプトで以下のコマンドを実行してください。

pip install langchain

作成したPythonコード

今回はLangChain を使用してChatGPTのAPIにアクセスするための最小限のコードを作成しました。

コード解説

LLM(大規模言語モデル) ラッパーをインポートします。

from langchain.llms import OpenAI

 LLM ラッパーを初期化します。初期化時に使用する言語モデルと、OpenAIのAPIキーを指定します。

#LLMの設定
llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", openai_api_key=API_KEY)

全体のコード

今回作成した全体のコードは以下となります。

from langchain.llms import OpenAI

#APIキーを設定
API_KEY = "(ここにOpenAIのAPIキーを設定します)"

#プロンプト
prompt = "プログラミングを始めるのにおすすめの言語はなんですか?"

#LLMの設定
llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", openai_api_key=API_KEY)

#推論を実行
print(llm(prompt))

実行結果

先ほどのPythonコードを実行し、ChatGPTで質問の回答を生成します。

まず今回用意したプロンプトは以下となります。

プロンプト

プログラミングを始めるのにおすすめの言語はなんですか?

LangChainを使ってChatGPTにアクセスし、得られた回答が以下となります。
初心者向けにPythonをおすすめしてくれましたので、正しい回答が得られることを確認できました。

ChatGPTで生成された文章

初心者の場合、Pythonがオススメです。Pythonは読みやすく、処理が簡単で説明が豊富なため、学びやすい言語です。また、Pythonは幅広い用途に使えるため、データ分析、Web開発、AI/機械学習などの分野でも使われています。そのため、学習したスキルが将来、様々な場面で役立てることができます。

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ChatGPT×LangChainの応用事例

Webの最新情報を元にChatGPTで回答を作成

LangChainのAgentを使用することで、Googleの検索エンジンで最新情報を収集し、それを元にChatGPTで回答を作成します。
ChatGPTの学習データは2021年末までのものとなっていますが、これにより最新のデータに対応することが可能になります。

まとめ

今回はLangChainの最も基本的な使い方について解説しました。LangChainにはたくさんの機能が実装されていますので、今後別の記事で詳細を解説していきます。

また、以下の記事で効率的にPythonのプログラミングスキルを学べるプログラミングスクールの選び方について解説しています。最近ではほとんどのスクールがオンラインで授業を受けられるようになり、仕事をしながらでも自宅で自分のペースで学習できるようになりました。

スキルアップや副業にぜひ活用してみてください。

スクールではなく、自分でPythonを習得したい方には、いつでもどこでも学べる動画学習プラットフォームのUdemyがおすすめです。

講座単位で購入できるため、スクールに比べ非常に安価(セール時1200円程度~)に学ぶことができます。私も受講しているおすすめの講座を以下の記事でまとめていますので、ぜひ参考にしてみてください。

それでは、また次の記事でお会いしましょう。

著:Steven Bird, 著:Ewan Klein, 著:Edward Loper, 翻訳:萩原 正人, 翻訳:中山 敬広, 翻訳:水野 貴明
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参考

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