LangChain入門
更新日：2025年12月16日
本コンテンツは、LangChainおよびLangGraphを用いたLLM（大規模言語モデル）アプリケーション開発の体系的ガイドである。OpenAI APIの基礎から始まり、LangChainの主要コンポーネント、LCEL（LangChain Expression Language）、RAG（検索拡張生成）、AIエージェント、LangGraph、エージェントデザインパターンまでを8章に分けて解説する。実務でLLMアプリケーションを構築するエンジニアを対象とし、理論と実装の両面から知識を整理することを目的とする。
1. 概要
LangChainは2022年10月にHarrison Chaseによって公開されたオープンソースのLLMアプリケーション開発フレームワークである。LLMの入出力を抽象化し、複雑なワークフローを構築するための標準的なインターフェースを提供する。2024年時点でGitHub Star数は90,000を超え、LLMアプリケーション開発のデファクトスタンダードとなっている。
本コンテンツでは、LangChainの基礎から始まり、2024年に導入されたLCEL（LangChain Expression Language）、RAGアプリケーション構築、AIエージェント開発、LangGraphによるグラフベースワークフロー、そしてエージェントデザインパターンまでを8章に分けて解説する。各章は独立して参照可能であるが、順番に学習することで体系的な理解が得られる構成となっている。
2. 章一覧
Table 1. 章構成一覧
| 章 | タイトル | 内容 |
|---|---|---|
| 第1章 | LLMアプリケーション概論 | LLMの基礎、OpenAI API、プロンプトエンジニアリング、設計パターン |
| 第2章 | LangChain基礎 | アーキテクチャ、Model I/O、Memory、Tools |
| 第3章 | LCEL | LangChain Expression Language、Runnable、パイプ演算子 |
| 第4章 | RAG基礎 | 検索拡張生成、Embeddings、ベクトルDB、Retriever |
| 第5章 | Advanced RAG | チャンク戦略、リランキング、ハイブリッド検索、評価手法 |
| 第6章 | AIエージェント概論 | エージェントの定義、ReAct、Function Calling、ツール呼び出し |
| 第7章 | LangGraph入門 | グラフベースアーキテクチャ、StateGraph、状態管理 |
| 第8章 | エージェントデザインパターン | ReAct、Plan-and-Execute、Reflection、マルチエージェント |
3. 前提知識
本コンテンツを効果的に学習するためには、以下の知識が前提となる。
Table 2. 前提知識一覧
| 分野 | 内容 | 推奨レベル |
|---|---|---|
| Python | 基本構文、クラス、非同期処理、型ヒント | 中級以上 |
| LLM | ChatGPTの利用経験、トークンの概念 | 初級以上 |
| API | REST API、JSON、HTTPリクエスト | 初級以上 |
| 環境構築 | pip、仮想環境、環境変数 | 初級以上 |
4. 参考文献
[1] 西見公宏, 吉田真吾, 大嶋勇樹, "LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門", 技術評論社, 2024.
[2] LangChain Documentation, https://python.langchain.com/docs/
[3] LangGraph Documentation, https://langchain-ai.github.io/langgraph/
[4] OpenAI API Reference, https://platform.openai.com/docs/api-reference
参考・免責事項
本コンテンツは2025年12月時点の情報に基づいて作成されています。LangChainは活発に開発が進められており、APIや機能が変更される可能性があります。最新情報は公式ドキュメントをご確認ください。
本コンテンツは2025年12月時点の情報に基づいて作成されています。LangChainは活発に開発が進められており、APIや機能が変更される可能性があります。最新情報は公式ドキュメントをご確認ください。