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<div align="center"> <a href="https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/overview"> <写真> <source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset=".github/images/logo-dark.svg"> <source media="(プリファーカラースキーム:光)" srcset=".github/images/logo-light.svg"> <imgalt="LangChainロゴ" src=".github/images/logo-dark.svg" 幅="50%"> </映像> </a> </div> <div align="center"> <h3>エージェントエンジニアリングプラットフォーム。</h3> </div> <div align="center"> <a href="https://opensource.org/licenses/MIT" target=" blank"><img src="https://img.shields.io/pypi/l/langchain"alt="PyPI - ライセンス"></a> <a href="https://pypistats.org/packages/langchain" target=" blank"><img src="https://img.shields.io/pepy/dt/langchain"alt="PyPI - ダウンロード"></a> <a href="https://pypi.org/project/langchain/#history" target=" blank"><img src="https://img.shields.io/pypi/v/langchain?label=%20"alt="Version"></a> <a href="https://x.com/langchain oss" target=" blank"><img src="https://img.shields.io/twitter/url/https/twitter.com/langchain ossvg?style=social&label=Follow%20%40LangChain"alt="Twitter / X"></a> </div> <br> LangChain は、LLM を搭載したアプリケーションの構築の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の統合を組み合わせて、AIアプリケーション開発を簡素化するのに役立ちます。これにより、将来性のある意思決定は、基礎技術が進化します。 > [!TIP] > はじめませんか? **Deep Agents** — 計画、サブエージェント、ファイルシステム使用などの一般的な使用パターンを組み込んだエージェント用のLangChain上に構築された高レベルのパッケージです。 クイックスタート より高度なカスタマイズやエージェントのオーケストレーションをお探しの場合は、LangGraph のフレームワークで、制御可能なエージェントのワークフローを構築してください。 JS/TS ライブラリと同等のライブラリについては、LangChain.js をご覧ください。 > [!TIP] > AI エージェントと LLM アプリケーションの開発、デバッグ、デプロイについては、LangSmith を参照してください。 LangChainエコシステム LangChainフレームワークはスタンドアローンを使用できますが、LLMアプリケーションを構築する際に、開発者に完全なツールを提供しています。 -**Deep Agents** — サブエージェントの計画、使用、複雑なタスクのファイルシステムを活用できるエージェントの構築 -**LangGraph** — 低レベルのエージェントオーケストレーションフレームワークで複雑なタスクを確実に処理できるエージェントの構築 -**Integrations** —チャット&埋め込みモデル、ツール&ツールキットなど -**LangSmith** — LLMアプリのエージェントの無効、保守性、デバッグ -**LangSmith Deployment** — 長期的、ステートフルなワークフローを実現する専用のプラットフォームでエージェントをデプロイおよびスケールアップ LangChainを使用する理由 LangChain は、LLM がモデル、埋め込み、ベクターストアなどの標準的なインターフェースを通じて、開発者が LLM を搭載したアプリケーションを構築するのに役立ちます。 - **リアルタイムデータ集計** — LLM を多様なデータソースと外部/内部システムに接続し、LangChain の広大な統合ライブラリをモデルプロバイダー、ツール、ベクトルストア、リトリーバーなどに接続します。 - **モデルの相互運用性** — エンジニアリングチームとして、アプリケーションのニーズに最適な選択肢を見つけるために、スワップモデルを試すことができます。 業界のフロンティアが進化するにつれて、すぐに適応します。ランチャインの抽象化は、瞬間を失うことなく移動し続ける - **Rapid prototyping** —LLM アプリケーションでL LangChain のモジュール式、コンポーネントベースのアーキテクチャを素早く構築し、反復します。 ゼロから再構築することなく、さまざまなアプローチとワークフローをテストし、開発サイクルを加速 -**Production-ready機能** —LangSmithのような統合による監視、評価、およびデバッグのための組み込みサポートを備えた信頼性の高いアプリケーションを展開します。 戦闘テストパターンとベストプラクティスを使用して自信を持ってスケール -**Vibrantコミュニティとエコシステム** — 統合、テンプレート、コミュニティ貢献したコンポーネントの豊富な生態系を活用します。 継続的に改善し、アクティブなオープンソースコミュニティを通じて、最新のAI開発に最新の状態に保つメリット - **柔軟な抽象レイヤー** — ニーズに合った抽象的なレベルで作業 — 高レベルのチェーンから、素早く低レベルのコンポーネントまで、細かい制御が始まります。 LangChainはアプリケーションの複雑性で成長します お問い合わせ リソース - ドキュメント — 概念概要とガイド - LangChain エコシステムの概要 — LangChain、LangGraph、Deep Agents がどのように連携するか - API リファレンス — すべてのパブリッククラスの完全な参照