初心者によるTypeScript版LangChain【①基礎編】

// .envの読み込み
require("dotenv").config();

// LLMの読み込み
import { OpenAI } from "@langchain/openai";

export const runLlm = async () => {
  // LLMのインスタンスを生成(*1)
  const model = new OpenAI();

  // 質問する
  const res = await model.invoke(
    "こんにちは"
  );
  console.log(res);
};

runLlm();

【旧】Ver.0.0.121時点のコード

// .envの読み込み
require("dotenv").config();

// LLMの読み込み
import { OpenAI } from "langchain/llms";

export const runLlm = async () => {
  // LLMのインスタンスを生成(*1)
  const model = new OpenAI();

  // 質問する
  const res = await model.call(
    "こんにちは"
  );
  console.log(res);
};

runLlm();

(*1)OpenAI以外のLLMを使う場合

公式ドキュメントのLLMの一覧を参照。

LLMs | 🦜️🔗 Langchain

You are currently on a page documenting the use of text completion models. Many of the latest and most popular models are chat completion models.

https://js.langchain.com

💡

【ポイント】

「LLMインスタンスを生成」→「質問」の流れ。

ビルド

TypeScriptをビルドしてJavaScriptファイルを生成する。

以下のコマンドを実行する✅

tsc

サンプルプログラムを実行する

HTMLからJSを呼び出しても、JSを単体で実行してもどちらでもOK。

今回はJSを単体で動かして動作を確認する。

以下のコマンドを実行する✅

node sample.js

何か返答が表示されればOK！

公式ドキュメント（クイックスタート）

Page Not Found | 🦜️🔗 Langchain

https://js.langchain.com

サンプルを実行してみる（チャットモデル）

チャットモデル（チャットに特化した大規模言語モデル）を使う簡単な例を解説する。

💡

流れはLLMと同じ！

サンプルプログラムを作成する

プロジェクトフォルダの直下に以下のファイルを作成する✅

sample.ts

// .envの読み込み
require("dotenv").config();

// Chat Modelの読み込み
import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";
import { HumanMessage, SystemMessage } from "@langchain/core/messages";

// サンプル用の関数
export const runChat = async () => {
  // Chat Modelのインスタンスを生成(*1)
  const chat = new ChatOpenAI();

  // 質問する
  const res = await chat.invoke([
    // 質問の設定(*2)
    new HumanMessage(
      "こんにちは"
    ),
  ]);  
  // 回答を表示
  console.log(res);
};

runChat();

【旧】Ver.0.0.121時点のコード

// .envの読み込み
require("dotenv").config();

// Chat Modelの読み込み
import { ChatOpenAI } from "langchain/chat_models/openai";
import { HumanChatMessage, SystemChatMessage } from "langchain/schema";

// サンプル用の関数
export const runChat = async () => {
  // Chat Modelのインスタンスを生成(*1)
  const chat = new ChatOpenAI({ temperature: 0 });

  // 質問する
  const res = await chat.call([
		// 質問の設定(*2)
    new HumanChatMessage(
      "こんにちは"
    ),
  ]);  
  // 回答を表示
  console.log(res);
};

runChat();

(*1)OpenAI以外のチャットモデルを使う場合

公式ドキュメントのチャットモデルの一覧を参照。

Chat models | 🦜️🔗 Langchain

Chat models are language models that use a sequence of messages as inputs and return messages as outputs (as opposed to using plain text). These are generally newer models.

https://js.langchain.com

(*2)質問の設定

上記の例は「質問」1つだけの最もシンプルな形だが、「役割」「質問」を設定することも可能✅

複数設定する例

	// 質問する
  // const res = await chat.call([
  //   new HumanChatMessage(
  //     "こんにちは"
  //   ),
  // ]);

	👇以下のように変更する

  // 質問する
  const res = await chat.invoke([
    new SystemMessage("あなたは優秀なエンジニアです。"),
    new HumanMessage("TypeScriptの特徴を1つ教えて。"),
  ]);