LangChain オーケストレーションを統合して、Python Generative AI アプリケーションの効率とコード保守性を向上させる
Azure Cosmos DB は、セマンティック カーネルや LangChain などの主要な大規模言語モデル (LLM) オーケストレーション パッケージとシームレスに統合され、アプリケーション内で高度な AI 機能の機能を活用できます。 これらのオーケストレーション パッケージを使用すると、LLM、埋め込みモデル、データベースの管理と使用を効率化でき、高度な AI 生成 AI アプリケーションの開発がさらに容易になります。
LangChain オーケストレーションを統合する
LangChain は、複雑で動的な AI アプリケーションを作成するために、複数の AI モデルとツールの統合と調整を強化する強力なツールです。 オーケストレーション機能を使用することで、LangChain を使用すると、さまざまな言語モデル、API、およびカスタム コンポーネントを統合ワークフローにシームレスに組み合わせることができます。 このオーケストレーションにより、各要素が効率的に連携し、自然言語の理解と生成から情報の取得とデータ分析まで、さまざまなタスクを実行できる高度なアプリケーションを作成できます。
LangChain のオーケストレーション機能は、Python と Azure Cosmos DB for NoSQL を使用して Generative AI アプリケーションを構築する場合に役立ちます。 生成 AI アプリケーションでは、多くの場合、自然言語処理 (NLP) モデル、ナレッジ取得システム、カスタム ロジックを組み合わせて、正確でコンテキストに関連する応答を提供する必要があります。 LangChain は、さまざまな NLP モデルと API を調整することでこのプロセスを容易にし、Generateive AI アプリケーションがユーザー クエリに対する応答を効果的に理解して生成できるようにします。
さらに、Azure Cosmos DB for NoSQL と LangChain を統合すると、低待機時間で大量のデータを処理できるスケーラブルで柔軟なデータベース ソリューションが提供されます。 Cosmos DB ベクター検索機能を使用すると、データのセマンティック類似性に基づいて関連情報を高パフォーマンスで取得できます。これは、NLP アプリケーションに特に役立ちます。 つまり、Generative AI アプリケーションは大規模なデータセットに対して高度な検索を実行し、ユーザー クエリのコンテキストに関連する情報を取得できます。
LangChain のオーケストレーションにより、Azure Cosmos DB のベクター検索からのデータが AI モデルとシームレスに統合され、Generative AI アプリケーションがタイムリーかつ正確な応答を提供できるようになります。 LangChain のオーケストレーションと Cosmos DB の高度な検索機能を組み合わせることで、ユーザーをより効果的に理解して対話する Generative AI アプリケーションの能力が強化されます。
LangChain を使用した取得拡張生成 (RAG)
取得拡張生成 (RAG) は、取得と生成を組み合わせて AI アプリケーションのパフォーマンスと精度を向上させるパターンであり、LangChain と Azure Cosmos DB for NoSQL のベクター検索機能と統合された場合に強力なツールになります。 LangChain のオーケストレーション機能を使用することで、RAG は関連情報の取得と AI モデルの生成力をシームレスに組み合わせることができます。 Azure Cosmos DB のベクター検索機能は、大規模なデータセットから意味的に類似したデータを高パフォーマンスで取得できるようにすることで、このプロセスで重要です。 この取得プロセスにより、Generative AI アプリケーションは、最も関連性の高い情報に迅速かつ効率的にアクセスして利用できるようになります。 ユーザーがクエリを実行すると、RAG モデルはベクター検索を使用して Cosmos DB からコンテキストに応じて適切なデータを取得し、そのデータに基づいて包括的でコヒーレントな応答を生成できます。 この取得と生成の組み合わせにより、正確でコンテキストに対応した回答を提供する Generative AI アプリケーションの能力が大幅に向上し、より堅牢でユーザーフレンドリーなエクスペリエンスが実現します。
LangChain の関数呼び出しとツールについて
LangChain での関数呼び出しは、Python で直接 Azure OpenAI クライアントを使用する場合と比べて、より構造化された柔軟なアプローチを提供します。 LangChainでは、関数をモジュール式コンポーネントとして定義および管理することができ、簡単に再利用可能で保守可能です。 この方法では、各関数が特定のタスクをカプセル化し、複雑さを軽減し、開発プロセスをより効率的にする、より整理されたコードが可能になります。
Python で Azure OpenAI クライアントを使用する場合、関数呼び出しは通常、直接の API 操作に制限されます。 複雑なワークフローを作成することはできますが、多くの場合、非同期操作の手動オーケストレーションと処理が必要になります。非同期操作は、アプリケーションの成長に合わせて煩雑になり、保守が困難になる可能性があります。
LangChain のツールは、関数呼び出しを強化する上で重要な役割を果たします。 さまざまな組み込みツールと外部ツールを統合する機能を備えた LangChain を使用すると、関数がツールを呼び出してデータの取得、処理、変換などの特定の操作を実行できる高度なパイプラインを作成できます。 これらのツールは、条件付きで、または並列に動作するように構成でき、アプリケーションのパフォーマンスをさらに最適化できます。 さらに、LangChain のツールは、関数とツールを分離することでエラー処理とデバッグを簡素化し、問題の特定と解決を容易にします。