LangChainとは？Model、Tool、RAG、StateをつなぐためのLLM Application Framework

API、Agent、Embedding、RAGまで学ぶと、同じ部品が何度も出てくることに気づきます。

• ModelをCallする
• Promptを組み立てる
• Toolを実行する
• DocumentをRetrieveする
• Stateを保持する
• 前の結果を次のStepへ渡す

LangChainは、こうしたLanguage Model Applicationの部品を組み合わせるためのFrameworkです。

LangChain自体がLLMではありません。

標準Connectorで考える

Audio機器を組むとき、毎回Wireを自作する代わりに標準CableやAdapterを使えます。

Frameworkも似ています。

Common Interfaceを用意し、複数のComponentを組み合わせるBoilerplateを減らします。

便利な一方、Abstractionが増えると内部のDetailが見えにくくなります。

どんなComponentがある？

VersionによってAPIは変わりますが、概念としては、

• Model / Provider Wrapper
• Prompt Template
• Tool
• Document Loader
• Text Splitter
• Retriever
• Vector Store
• Structured Output
• Agent / Workflow
• Tracing / Evaluation

などがあります。

特定VersionのClass名を丸暗記するより、この役割を理解する方が長く使えます。

FrameworkがModelを賢くするわけではない

Underlying ModelがTaskを解けなければ、Frameworkで包んでもModel Capabilityは増えません。

Retrieverが悪ければ、ConvenientなClassを使ってもRetrievalは悪いままです。

LangChainの中心はComponentのIntegrationとOrchestrationです。

RAGとの関係

第023回のRAGでは、

1. Document Load
2. Chunk
3. Embedding
4. Vector Store
5. Retrieve
6. PromptへContextを追加
7. Model Call
8. Source付きAnswer

という複数Stepがあります。

Frameworkを使うと、各StepのInterfaceやIntegrationを再利用できます。

Agentとの関係

第020回のAgentでは、Tool、Model Call、State Transitionが必要です。

FrameworkはTool SchemaやOrchestrationを共通化できます。

複雑なStateful Workflowでは、Graph型のWorkflow Toolを使うこともあります。

Beginnerはいつ使う？

次のような場合に便利です。

• 複数Providerを切り替えたい
• RAGやTool Pipelineがある
• Built-in Integrationが大量の作業を減らす
• TraceやEvaluationを一緒に扱いたい

逆に、一回APIをCallするだけなら、Provider SDKを直接使った方がCodeもErrorも分かりやすい場合があります。

AbstractionにはCostがある

FrameworkのVersionが変わればAPI名も変わります。

Errorが何Layerも下から出てくることもあります。

だからこそ、HTTP API、Prompt、Tool Schema、Retrieval、Stateといった下のConceptを理解しておくことが重要です。

今日の一文

LangChainはLLMを作るModelではなく、LLM Applicationでよく使うModel、Tool、Retrieval、StateなどをつなぐFrameworkです。

次の第033回では、CursorやCodexのようなAI Coding Toolを見ます。