コース概要:

AIアプリケーション開発を強力にサポートしてくれるPythonフレームワークであるLangChainを学んでいきます。

LangChainは強力で柔軟なフレームワークで、大規模言語モデル(以下、LLM)と連携したアプリケーション開発に非常に有用です。

しかしながら、機能が多岐に渡るため、その全体像を理解するには時間がかかることもあります。本コースでは、LangChainを学びやすくするために、以下の3つの要素に着目して学習します:

• Models: LLMへのプロンプト管理

• Retrieval (RAG): 外部データとLLMを連携させる方法

• LangGraph（AIエージェント）: 自律的なAIエージェントの構築

これらに分けて学習することで、初めてLangChainに触れる方も無理なくLangChainを学んで頂くことができます。

本コースの特徴:

• LangChainの要素を3つにだけ分けて、よりシンプルに学習していくスタイルです。

• 図解が多めで、より分かりやすく学習可能です。

• 実際にソースコードを書きながら、各機能を段階的に実装します。無理なく、RAGやAIエージェントの基礎を学ぶことができます。

学習内容:

1. Model IO:

   • ソースコードからLLMへ問合せを行う方法。

   • LLMの回答を特定の型へ変換する方法。

2. Retrieval (RAG):

   • 外部データを取り込み、ベクトルデータベース化する方法。

   • 問合せと関連する情報をデータベースから検索し、その情報を踏まえLLMへ問合せする方法。

3. Agent:

   • LangGraphによるAIエージェントの構築方法。

   • AIエージェントに自律的に外部ツール(ウェブ検索API)を使うべきかを判断させる方法。

※2025年9月に追加セクションとして　AzureOpenAIの活用　を追加しました！

本アプリケーションを外部公開する方法に加えて、OpenAI社のAPIや機能と互換性の高いAzureOpenAIを活用し、アプリケーションの依存先をAzureに極力統一することでセキュリティ管理などの一元化を目指す方法を学ぶことができます。

※LangChain v1.0 対応のお知らせ

2025年10月頃、LangChain v1.0 の正式リリースに伴い、公式ドキュメントおよび各コンポーネントの構成が大きく刷新されました。

それを受け、本講座では 【v1.0】と記載されたセクションにおいて、LangChain v1.0 に対応した形でレクチャーを再収録しています。（旧版v0.3のレクチャーはしばらくの併用しておりましたが、2026年2月末に削除しv1.0だけを残した状態になっております。）
どうぞよろしくお願いいたします。

主要なライブラリのバージョン

langchain==1.0.0

langchain-core==1.2.5

langchain-openai==1.0.0

langchain-community==0.4.1

langchain-text-splitters==1.0.0

langchain-chroma==1.0.0

chromadb==1.3.5

langgraph==1.0.5

langgraph-checkpoint==3.0.1

langgraph-prebuilt==1.0.5