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LangChain for Go, the easiest way to write LLM-based programs in Go

解決する課題

Go プログラミング言語を使用して大規模言語モデル (LLMs) を活用したアプリケーションを構築する方法を提供し、LangChain エコシステムの構成可能なパターンを Go 環境にもたらします。

仕組み

LangChain フレームワークの Go 実装として機能し、プロンプトから補完を生成するための構造化された方法を提供することで、開発者が LLMs（OpenAI、Gemini、または Ollama を介したローカルモデルなど）をソフトウェアに統合できるようにします。

対象読者

Python や JavaScript に切り替えることなく、AI を活用したアプリケーションを構築したい Go 開発者。

ハイライト

  • OpenAI、Gemini、Ollama を含む複数の LLM プロバイダーをサポート。
  • 複雑な LLM ワークフローを構築するための構成可能性に重点を置いています。
  • 包括的な API リファレンスとコミュニティ主導の開発。

関連

  • プロジェクト
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    エンタープライズアプリケーションにさまざまなAIモデルとベクトルストアをポータブルかつモジュール化された形で統合できる、Java開発者向けのSpringフレンドリーなAPIおよび抽象化レイヤー。

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    kyrolabs/awesome-langchain

    Awesome LangChain は、LangChain フレームワークを中心としたツール、プロジェクト、学習リソースのキュレーションリストで、開発者が LLM アプリケーションを構築するためのライブラリ、テンプレート、エージェント、移植版をすぐに見つけられるようにします。

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    Kevは、分類やスコアリングタスクに対して調整済みの構造化された出力を提供する小型で専門的な意思決定モデル群であり、独自の意思決定モデルAPIに代わるオープンソースでセルフホスト可能な代替手段として設計されています。

  • プロジェクト
    funstory-ai/BabelDOC

    BabelDOC は、LLM（OpenAI互換モデル）を使用してPDF科学論文を翻訳し、二言語PDFを出力するオープンソースのPythonツールです。CLI、Python API、豊富なPDF処理オプション、用語集サポート、オフラインアセットパッケージ、ローカルまたはホストされたベータサービスでの実行が可能です。