概要
今話題の ChatGPT についてご存知の方も多いかと思います。
検索ボックスに調べたいことを入力すると具体的な解答案を、まるで後ろで人間が記述しているように AI が具体的に回答してくれるものです。
その ChatGPT を利用してサービスを開発する際によく名前が上がってっくるのが LangChain というライブラリではないでしょうか。
ただこちらの LangChain は基本的に CUI で操作するため、ちょっと触ってみたい方や雰囲気を知りたい方にとってはとっつきにくい場合もあるかと思います。
そこで今回ご紹介するのは、ChatGPT や そのサービス作成を GUI で行ってみたい方にとっては朗報な OSS「LangFlow」になります！
こちらの OSS を使用することで、とても簡単に ChatGPT を使ったサービスを開発することができます。
それでは早速こちらについて詳細を見ていきましょう！
目次
特徴
「LangFlow」 は LangChain の GUI 版と紹介されており、react-flow が採用され設計されていますので、GUI 操作もとても直感的に行えます。
さらにドラッグアンドドロップ操作であったり、チャットボックスなどを使用して簡単にフローを実験およびプロトタイプ化できます。
利用手順
こちらの「LangFlow」を利用するには Python3 環境が必要です。
以下のコマンドを入力して LangFlow をインストールします。
pip install langflow
インストール後は以下コマンドで LangFlow を起動できます！
langflow
起動後は以下のログが表示されますので、表示された URL にアクセスすることで利用することができます。
Starting gunicorn 20.1.0 Listening at: http://127.0.0.1:7860 (340) Using worker: uvicorn.workers.UvicornWorker Booting worker with pid: 401 Started server process [401] Waiting for application startup. Application startup complete.
注意
Windows の場合は ModuleNotFoundError: No module named 'fcntl' といったエラーが表示され、 fcntl というモジュールがないと怒られます。
ちなみにこちらをインストールしても起動コマンド実行時にエラーが表示されますので、WSL を利用できる場合はそちらをおすすめします。
私自身 Windows 環境しか所持していませんので、今回は WSL 環境で実行しています。
使用感
早速私もこちらの LangFlow を使用してみました！
起動時は下のようなまっさらな画面になっていますが、コンポーネントを組み合わせると、ChatGPT を利用した独自のチャットを構成することができます！
ここでは最低限の機能に絞った構成について紹介します。
最小限の構成
全体の画面構成は以下です。
ZeroShotPrompt
- Prefix: 空欄
- Suffix: 以下のように自由に書き込んでください。
赤ちゃん言葉で返事をしてください。
---
{input}
- Format Instruction: 空欄
OpenAI
LLMChain
- Prompt: 上記で設定した
ZeroShotPromptと結びつける - Llm: 上記で設定した
OpenAIと結びつける
自分の場合は「赤ちゃん言葉で返信して」といった内容で設定したので画面のような形で帰ってきました。
色々設定してみて遊んでみると良いかもしれないですね！
まとめ
今回は ChatGPT や そのサービス作成を GUI で行ってみたい方にとっては朗報な OSS「LangFlow」をご紹介しました。
こちらを利用することで AI を使ったチャットサービスを開発することができるようになりますので、気になった方はぜひ一度利用してみてはいかがでしょうか？
