LangChain Hello World

概要

チェーンとプロンプトを使用した LangChain の基本的な機能を実演する最小限の動作例です。

前提条件

• langchain-install-auth セットアップの完了
• 有効な LLM プロバイダー API 認証情報の設定
• Python 3.9 以上、または Node.js 18 以上の環境

手順

ステップ 1: エントリファイルの作成

hello world 例用に新しいファイル hello_langchain.py を作成します。

ステップ 2: インポートと初期化

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

ステップ 3: 最初のチェーンを作成

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "You are a helpful assistant."),
    ("user", "{input}")
])

chain = prompt | llm | StrOutputParser()

response = chain.invoke({"input": "Hello, LangChain!"})
print(response)

出力

• LangChain チェーンを備えた動作する Python ファイル
• 接続を確認する LLM からの成功レスポンス
• コンソール出力:

Hello! I'm your LangChain-powered assistant. How can I help you today?

エラーハンドリング

エラー	原因	解決策
Import Error	SDK がインストールされていない	pip install langchain langchain-openai を実行
Auth Error	無効な認証情報	環境変数が設定されているか確認
Timeout	ネットワークの問題	タイムアウトを増加させるか接続を確認
Rate Limit	リクエストが多すぎる	待機して指数バックオフで再試行
Model Not Found	無効なモデル名	プロバイダーのドキュメントで利用可能なモデルを確認

例

シンプルなチェーン (Python)

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("Tell me a joke about {topic}")
chain = prompt | llm | StrOutputParser()

result = chain.invoke({"topic": "programming"})
print(result)

メモリ付き (Python)

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "You are a helpful assistant."),
    MessagesPlaceholder(variable_name="history"),
    ("user", "{input}")
])

chain = prompt | llm

history = []
response = chain.invoke({"input": "Hi!", "history": history})
print(response.content)

TypeScript の例

import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";
import { ChatPromptTemplate } from "@langchain/core/prompts";
import { StringOutputParser } from "@langchain/core/output_parsers";

const llm = new ChatOpenAI({ modelName: "gpt-4o-mini" });
const prompt = ChatPromptTemplate.fromTemplate("Tell me about {topic}");
const chain = prompt.pipe(llm).pipe(new StringOutputParser());

const result = await chain.invoke({ topic: "LangChain" });
console.log(result);

リソース

• LangChain LCEL ガイド
• プロンプトテンプレート
• 出力パーサー

次のステップ

開発ワークフローセットアップについては langchain-local-dev-loop に進みます。