LangChain のバックアップ(No.24)

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  • 25 (2025-04-25 (金) 10:53:19)
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  • 27 (2025-05-07 (水) 11:05:27)
  • 28 (2025-05-07 (水) 14:31:22)

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「.NET 開発基盤部会 Wiki」は、「Open棟梁Project」,「OSSコンソーシアム .NET開発基盤部会」によって運営されています。

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  • LLMのPE
  • LLMのRAG
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  • LlamaIndex
  • Dify、FlowiseAI
  • AutoGen

目次 †

概要 †

• 私もLangChainの書籍を読み、そこからLLMのPEのレシピを抽出したが（→ LLMのPE）、
  その後、単純にWebAPI経由でLLMを呼び出すだけの「Hello World」ならぬ「Hell World」で挫折。

• また、界隈のパッケージは破壊的変更を含み非常に速く変更されているので、ネットやGPTの情報が役に立たないケースが多い。

詳細 †

• プログラマーが LLM をプログラムに簡単に統合できるようにする抽象化ラッパー
• 物事をシンプルにするどころか、過剰な設計 / 依存性で、シンプルなものを相対的に複雑にしている。
  • 自分で簡単にできる簡単な問題を解決し、難しいことを支援する設計やアーキテクチャについてはあまり考慮していない。
  • LangChainの「Hello World」は、OpenAIとほぼ同じコード量で不必要な多くのクラスを組み込む「Hell World」だ。

• 一種のAIクックブックとして機能し、さまざまなタスクのレシピを提供したと言う業績はある。
• OpenAIやLlamaIndexがLangChainから学んだ機能をリリースしておりコレを代替できる。
• LangChainをLangFlow実装用のSDKと認識して、LangFlowダケ使用すれば、過剰な設計 / 依存性の問題は解決する。

LangFlow †

概要 †

• LangChainをGUIで構築できるようにしたツールでGUIはreact（react-flow）。
• インストールは簡単、pipでinstallして実行するだけ（実際はuvの導入が必要）。
• GUIデザイナのテンプレートでレシピを迅速に実装＆評価できるところが◎。
• GUIデザイナは便利だが、複雑な処理にはコードベースでの開発が必要。
• LangChain に依存しているため、LangChain 自体の人気や普及度が LangFlow の人気に影響。

デザイナ †

見た感じ以下のような区分のノードをD&Dしてプロンプト・フローを構成する。

• 基本的
  • Prompts
  • Models
  • Inputs and outputs
  • Memories
  • Logic
  • Processing

• RAG系
  • Data
  • Loaders
  • Embeddings
  • Vector stores

• 機能的
  • Tools
  • Retrievers
  • Agents
  • Prototypes
  • Create custom Python components

• バンドル（より機能的）
  • LangChain
  • AssemblyAI
  • DataStax?
  • Notion
  • NVIDIA
  • Google
  • CrewAI
  • NotDiamond?
  • Composio
  • Cohere
  • Firecrawl
  • Unstructured
  • Git
  • Confluence

DataStax? †

DataStax?は、Apache Cassandra の 開発元。

• 生成AI事業に舵を切った結果、OSS PJのPOになっている。
• Astra DBサービスにベクトル検索機能を統合
• RAG支援アプリGenAIの開発を強化
• Langflow開発元Logspace社買収

準備 †

インストール＆起動の手順は：コチラ

※ ハマるので最新の公式を見るべきか：
　　https://docs.langflow.org/get-started-installation

準備 †

インストール †

起動 †

利用 †

LLM利用 †

プロンプトをLLMに投げるだけ。

• Get startedのTemplateから「Basic Prompting」を選択する。
• OpenAIノードにOpenAI WebAPIのキーを設定して実行するだけ。
• システム・メッセージはサポートされるがChat履歴はサポートされていない。

Chat履歴 †

上記にチャット履歴を追加してみる。

• My Projectsに移動し、新規作成プロジェクト的な事をする。
• Templates：Get started → All templatesに変更する。
• All templatesから「Memory Chatbot」を選択する。
• OpenAIノードにOpenAI WebAPIのキーを設定して実行するだけ。
• Basic Promptingと比較すると、Chat MemoryがPromptのMemoryに接続されていることが解る。
• Chat Memoryは、Memorys項のノードか？Mem0 Chat Memoryとも違うようだが？（謎）
• このChat Memoryを削除すると、Basic Promptingと同じ動作になる。
• ちなみに、Basic Prompting化には、厳密に言うと、システム・メッセージの変更も必要。

• Chat履歴の参考：https://qiita.com/ksonoda/items/b243dbfcfe18548ce98c

RAG †

基本的なRAGの処理だが、

• My Projectsに移動し、新規作成プロジェクト的な事をする。
• Templates：Get started → All templatesに変更する。
• All templatesから「Memory Chatbot」を選択する。
• OpenAIノードにOpenAI WebAPIのキーを設定、
• DataStaxやMilvusなどのVDB単体と言うよりIndexサービスが必要になる。
• LlamaIndexのようなローカル処理、ローカル・ストアの機能はない。

• 参考：https://docs.langflow.org/starter-projects-vector-store-rag
• 参考：https://milvus.io/docs/ja/rag_with_langflow.md

Agent１ †

簡単なAgentを実行してみる。

• My Projectsに移動し、新規作成プロジェクト的な事をする。
• Templates：Get startedから「Simple Agent」を選択する。
• AgentノードにOpenAI WebAPIのキーを設定して実行するだけ。

• Calculatorツールが接続されているので、
  • Chat Input：「2+2=」
  • Chat Output：「The result of ( 2 + 2 ) is ( 4 ).」

• URLツールが接続されているので、
  • Chat Input：「URL」と「URLの内容を要約せよ」等の入力
  • Chat Output：「URLのテキストを要約したもの」になる。

• 参考：https://docs.langflow.org/starter-projects-simple-agent

Agent２ †

２つのツールを使用するAgentを実行してみる。

• My Projectsに移動し、新規作成プロジェクト的な事をする。
• Templates：Get startedから「Simple Agent」を選択する。
• 「URL」ツールを削除して「Wikipedia API」ツールを追加する。
• 「Wikipedia API」ツールを（Toolモードに変更して）Agentノードと接続する。
• AgentノードにOpenAI WebAPIのキーを設定して実行する。

• Chat Input：2020年の日本のGDPの情報から１世帯あたりのGDPの平均値を計算せよ。
• Chat Output：約1,074万円（ターミナル出力から２つのツールが使用されていることを確認するとなお良い）

トレーシング †

ログ †

プロジェクト名がDDLになっていて、その中の「Logs」から各ノードのI/Oを参照可能。

ターミナル出力 †

• 「Entering new X chain...Finished chain.」の間のchainのlogが出力される。
• chainとは、追加されたコンポーネントをまとめて実行するコンテナのようなもの。
• LangFlowのノードがchainなどのコードで実装されているので、chainはノードより小さい粒度。

監視ツール †

• LangFuse?、LangSmith?、LangWatch?（初めて聞いた）と連携できる。
• 起動時に環境変数 'LANGFUSE_PUBLIC_KEY' が指定されていないため、Langfuseは無効。と表示される。

WebAPI †

WebAPI経由での機能提供

cURL †

• APIのcURLからスニペットを取得できる。
• Tweaksで送信時のデータを入力しcURLに戻るとスニペットが更新されている。

Chat Widget HTML †

APIのChat Widget HTML からスニペットを取得できる。

認証 †

ログイン画面＆APIキー作成が可能。

コンポーネント一覧 †

基本的 †

• Inputs
  • Chat Input
  • Test Input

• Prompts
  • Prompt

• Models
  • AIML Models
  • Amazon Bedrock
  • Anthropic
  • Azure OpenAl?
  • Cohere
  • Google Generative Al
  • Groq
  • HuggingFace?
  • LM Studio
  • Maritalk
  • MistralAl?
  • NVIDIA
  • Ollama
  • OpenAl?
  • Perplexity
  • Qianfan
  • Vertex Al

• Outputs
  • Chat Output
  • Test Output

• Memories
  • DS Astra DB Chat Me... Input
  • Cassandra Chat M...
  • Memo Chat Memory
  • Redis Chat Memory
  • Zep Chat Memory

• Logic
  • Condition
  • Flow as Tool
  • If-Else
  • Listen
  • Notify
  • Pass
  • Run Flow
  • Sub Flow

• Processing
  • Combine Text
  • Create Data
  • Extract Key
  • Filter Data
  • Filter Values
  • JSON Cleaner
  • Merge Data
  • Message to ...
  • Parse Data
  • Parse JSON
  • Select Data
  • Split Text Input
  • Update Data

• Helpers
  • Create List
  • Current Date
  • ID Generator
  • Message History
  • Output Pa...
  • Store Message
  • Structured Output

RAG系 †

• Data
  • API Request
  • Directory
  • File
  • Load CSV
  • Load JSON
  • SQL Query
  • URL
  • Webhook

• Loaders
  Bundleに格納されているとのこと。

• Embeddings
  • AI/ML Embeddings
  • Amazon Bedrock E...
  • Astra Vectorize [DE...
  • Azure OpenAl? Emb...
  • Cohere Embeddings
  • Embedding Similarity
  • Input Value Hello, World!
  • Google Generative
  • HuggingFace? Emb...
  • LM Studio Embed...
  • MistralAl? Embeddin...
  • NVIDIA Embeddings
  • Ollama Embeddings
  • OpenAl? Embeddings
  • Text Embedder
  • VertexAl? Embeddin...

• Vector stores
  • Astra DB
  • Astra DB Graph
  • Cassandra
  • Cassandra Graph
  • Chroma DB
  • Clickhouse
  • Couchbase
  • Elasticsearch
  • FAISS
  • Hyper-Converged ...
  • Milvus
  • MongoDB Atlas
  • OpenSearch?
  • PGVector
  • Pinecone
  • Qdrant
  • Redis
  • Supabase
  • Upstash
  • Vectara
  • Vectara RAG
  • Vectara S ...
  • Weaviate

機能的 †

• Tools
  • DS Astra DB
  • DS Astra DB
  • Bing Search API
  • Calculator
  • DuckDuckGo? Search
  • Exa Search
  • Glean Search API
  • Google Search API
  • Python C...
  • Python REPL
  • RetrieverTool?
  • SearXNG...
  • Serp Search API
  • Tavily Al Search
  • Wikidata API
  • Wikipedia API
  • WolframAlpha? API
  • Yahoo Finance
  • YouTube? Transcripts

• Retrievers
  • Amazon K...
  • Metal Retr...
  • MultiQuer?...

• Agents
  • Agent
    Loaders同様にBundleに格納されている模様。

• Prototypes
  • Python Function

• Create custom Python components

バンドル（より機能的） †

• LangChain
  • CharacterTextSplitter?
  • Conversat...
  • CSVAgent
  • Fake Embeddings
  • HTML Link Extractor
  • JSON Doc...
  • JsonAgent?
  • Language Recursiv...
  • Natural Language ...
  • OpenAl? Tools Agent
  • OpenAPI Agent
  • Prompt Hub
  • Recursive Charact...
  • Runnable Ex...
  • Semantic Te...
  • Spider Web Crawle...
  • SQLAgent
  • SQLDatabase
  • Tool Calling Agent
  • XML Agent

• AssemblyAI
• DataStax?
• Notion
• NVIDIA
• Google
• CrewAI
• NotDiamond?
• Composio
• Cohere
• Firecrawl
• Unstructured
• Git
• Confluence

所感 †

テンプレート †

• テンプレートと適合していれば、チョット書き換えて使う事が出来て便利。
• 一方で、０からデザインしようとすると、どうしてイイのか、マニュアルを見ないと解らない。

RAG †

テンプレートのVDBがいきなり商用（DataStax）のモノだったりするので必要に応じて切り替えが必要。

• LangChainは外部ツールを活用して、各種インデックスをサポートする。
• LlamaIndexは外部ツールを使用せず、独自方式を含む各種インデックスをローカルで処理可能。

Agent †

全体はワークフロー、プロンプトフローなどと呼ばれるが、
Agentにツールを接続して処理することが多い（便利だが）。

• １本道のフローだと、汎用性が低く、必要に応じて、ユーザがフローを選択する必要がある。
• エンドユーザが関わってくると要件に合わせて都度、条件分岐を追加していく運用は難しくなる。
• Agentの判断次第で、ツールを使ったり使わなかったり、ブレが出る。

その他 †

• ネットの情報が古かったり、情報が少なかったりする。
• （ZeroShotAgent?とか）ノードがコンポーネント一覧に無い事がある（コレは自作？）。
• カスタム・コンポーネントはCustom Componentから作成できそうだが、どうやって登録する？
• ユーザ毎の課金計算やOpenAIなどのWebAPIキーなどをサポートする？

イメージ †

• #ref(): File not found: "LangFlow.png" at page "LangChain"

• #ref(): File not found: "LangFlow_log1.png" at page "LangChain"

  ～

  #ref(): File not found: "LangFlow_log2.png" at page "LangChain"

参考 †

• LangChain を使い始める | Harsh Bakshi 著 | Medium
  https://bakshiharsh55.medium.com/getting-started-with-langchain-9845f15f7505

• LangChainを使わない - ABEJA Tech Blog
  https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2023-day13
  • LangChain は LLM アプリケーションの開発に採用すべきではない
    https://zenn.dev/kurarrr/articles/c001548c981aca
  • The Problem With LangChain | Max Woolf's Blog
    https://minimaxir.com/2023/07/langchain-problem/
  • LangChain is Garbage Software
    https://analyticsindiamag.com/langchain-is-garbage-software/
  • The Problem with LangChain | Hacker News
    https://news.ycombinator.com/item?id=36725982
  • Langchain is pointless : LangChain
    https://www.reddit.com/r/LangChain/comments/13fcw36/langchain_is_pointless/?rdt=50988

• LangChain関係は、変化が激しくて、ネット上の「動かしてみました」サンプルは、大概古くて動かないなぁ・・・#langchain
  https://twitter.com/kamoyan/status/1844768568015044754

• LangChainを新環境で使おうとしたら詰みかけた話(2023年12月14日時点)｜よーへん(バーチャル学芸員・バーチャルライブコーダ)
  https://note.com/361yohen/n/nd143959368aa

LangFlow †

• LangChainのGUI版、LangFlowを試してみた #React - Qiita
  https://qiita.com/zakuzakuzaki/items/df36c4babddfd82a8a67

• ローコードでLLMアプリが作成できる「Langflow」を試す
  https://zenn.dev/kun432/scraps/0891f49609d31a

• LangChainのGUI版であるLangFlowを試す｜npaka
  https://note.com/npaka/n/n561e597ac5c4

• LangFlow ×ChatGPTを使って、
  AIチャットボットのRAGをノーコードで構築してみた
  | 株式会社LIG(リグ)｜DX支援・システム開発・Web制作
  https://liginc.co.jp/643493

• LangFlow とは | Hakky Handbook
  https://book.st-hakky.com/data-science/langflow-intro/

公式 †

• langchain
  https://www.langchain.com/

• langflow
  https://docs.langflow.org/

• Welcome to Langflow

• Get Started
  • Install Langflow
  • Quickstart

• Starter Projects
  • Basic Prompting
  • Vector Store RAG
  • Simple agent

• Tutorials
  • Blog Writer
  • Document QA
  • Memory Chatbot
  • Sequential tasks agent
  • Travel planning agent

• Concepts
  • Langflow overview
  • Playground
  • Components
  • Flows
  • API pane

• Components
  • Agents
  • Create custom Python components
  • Data
  • Embeddings
  • Helpers
  • Inputs and outputs
  • Loaders
  • Logic
  • Memories
  • Models
  • Processing
  • Prompts
  • Tools
  • Vector stores

• Agents
  • Agents overview
  • Create a problem-solving agent

• Configuration
  • API keys
  • Authentication
  • Auto-saving
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  • Langflow CLI
  • Global variables
  • Environment variables
  • Langflow objects
  • Security best practices

• Deployment
  • Docker
  • GCP
  • HuggingFace? Spaces
  • Kubernetes
  • Railway
  • Render

• Integrations
  • AssemblyAI
  • Integrate Composio with Langflow
  • Langfuse
  • LangSmith?
  • LangWatch?
  • Google
  • Notion

• Contributing
• API Reference

     

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