大規模言語モデル（Large Language Models：LLM）の可能性は、人工知能の展望を再形成し、多くのアプリケーションに革新をもたらします。LangChainは、これらの強力な言語モデルを利用するために構築された一般的なライブラリで、高度なアプリケーションの作成を簡素化します。本日、でキャッシング・インフラの将来を保証するがLangChainエコシステムに完全に統合されたことを発表できることを嬉しく思います。

一目でわかる：MomentoとLangChain統合のパワー

LangChainのPythonとJavaScriptの実装にMomentoを統合することで、”これを見て！”というJupyterノートブックと本番アプリケーションのギャップを埋めることができます。Jupyterノートブックと本番アプリケーションの間のギャップを縮めます。この統合により、開発者はLLMの結果をキャッシュし、必要なときに取り出すことができます。これは効率を高めるだけでなく、運用コストと時間を節約し、アプリケーション開発をよりスムーズかつ迅速にします。質問への回答、要約、パーソナライズされたチャットサービスの展開など、この統合でカバーできます。

使用例：MomentoとLangChainによるアプリケーションの強化

1.LLM呼び出しのキャッシュ： 新しい統合により、LLM呼び出しをキャッシュする機能が提供され、大幅な運用コスト削減につながります。LLMを呼び出すよりも最大1000倍高速なキャッシュ機能により、応答時間が短縮され、LLMサービスの呼び出し回数が減るため、コスト削減につながります。さらに、開発者はデバッグ・プロセス中にキャッシュ機能を利用することで、LLMを再度呼び出す必要性を減らし、トラブルシューティング・プロセスを効率化することができます。
2.チャット・メッセージ履歴のセッション・ストア： 言語モデルはステートレスであるため、チャット履歴の保存はしばしばハードルになります。Momentoのキャッシュ機能により、特にチャットアプリケーションにとって完璧なセッションストアとして機能し、セッション間のチャット履歴を永続化することで会話の継続性を確保します。その結果、過去のチャットを再訪する際のユーザーエクスペリエンスが向上し、サーバーレスでシームレスなセッション管理が可能になります。

MomentoとLangChainで未来はここにある

LLMは、言語理解とインテリジェンスの革命的な融合を意味します。MomentoのLangChainへの統合は、概念実証から本番アプリケーションへの道をスムーズにします。効率とパフォーマンスのギャップを埋めることで、MomentoとLangChainは人工知能と言語モデルの革命的な時代をリードしています。

私たちは、開発者やAI愛好家にこの革新的な統合を探求するよう呼びかけ、これが可能にする将来のアプリケーションやサービスを見ることを楽しみにしています。LangChainとMomentoの統合についての詳細は、LangChain Pythonのドキュメントはこちら、JavaScriptのドキュメントはこちらとこちらをご覧ください。

私たちのDiscordで質問したり、作っているものを共有してください！あなたのLangChainとMomentoの旅を聞くのが待ち遠しいです。

Michael Landis

著者

Michael Landis is a Software Engineer at Momento. He has over 15 years of experience in software and product development with special expertise in data science and machine learning. He’s passionate about making developers’ lives easier and is well-loved by customers for his attentiveness, scrappiness, and drive for complete solutions.