Eden AI、LangChain と連携し LLM や埋め込みを単一 API で利用可能に

Eden AI は、AI ソリューションの複雑化と多様化に対応するために登場した革新的なプラットフォームです。単一の API キーと数行のコードだけで、多種多様な AI ツール にアクセスできるのが特徴です。

初心者からエキスパートまで、あらゆるレベルの利用者が使いやすいよう設計された Eden AI は、データ分析、自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョン、自動化の最適化、カスタムモデルのトレーニングなど、多岐にわたるビジネスニーズをシームレスに満たします。

Eden AI と LangChain：強力な AI 統合パートナーシップ

LangChain は、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーション構築のためのオープンソースライブラリであり、Eden AI と相性が抜群です。

LangChain のエコシステム内では、Eden AI が LLM プロバイダーを制限なく最大限に活用できる環境を提供します。その仕組みは以下の通りです。

1. 複数の LLM と埋め込みベクトル（Embeddings）への統一アクセスプラットフォーム

各 LLM は独自の強みを持ち、特定のユースケースに適しています。しかし、市場で最適な LLM を自在に切り替えることは容易ではありません。**

LangChain との連携により、Eden AI は広範な大規模言語モデル（LLM）や埋め込みモデルの利用を可能にします。この統合によって、ユーザーは LangChain のフレームワークに直接組み込まれていないモデルを含む、多様なプロバイダーの機能を自由に活用できるようになります。

この組み合わせの最大の強みはそのシンプルさにあります。API キー 1 つとコード数行で、LangChain ユーザーは Eden AI を介して多様な LLM にアクセスできます。これにより LangChain のモデル機能が強化されるだけでなく、さまざまな AI の要件に対応するための高い柔軟性と適応性が得られます。

1. AI 投資を最適化するための堅牢なダッシュボード**

Eden AI は単に AI モデルへのアクセスを簡素化するだけでなく、堅牢な監視機能とコスト管理機能を備えています。**

直感的なダッシュボードを活用すれば、複数の AI API における利用状況を監視し、リソース配分の洞察を得て、コストを効果的に最適化できます。さらに、デバッグを強化するためのログ機能や、使用量削減と重複課金の防止に役立つ API キャッシング機能も利用可能です。

この簡素化されたコスト管理アプローチにより、予算の予期せぬ変動なく、AI 投資から最大限の効果を享受できます。

1. アプリケーションを強化する高度な AI 機能**

LangChain への Eden AI の統合は、同社の Agent Tools を活用する開発者にとって大きな飛躍をもたらしました。これにより、より高度な機能をアプリケーションに組み込むことが可能になり、開発の幅が広がります。

LangChain のエージェントは、LLM と各種ツールの間を仲介し、AI 駆動型アプリケーションにおける幅広いタスクを円滑に進めます。具体的には、ウェブ検索や計算処理、コードの実行などが挙げられます。特に、多用途で反応性の高いアプリケーションを構築する上で不可欠な存在であり、開発者はユーザーの具体的な問い合わせに応じて動的に機能を呼び出したり、外部 API と連携したりすることが可能になります。

この統合による最大の利点は、LangChain ユーザーがこれらの 高度なツール を容易にアプリケーションに取り込めるようになった点です。例えば、テキストと画像の両方に対応する コンテンツ検出機能、請求書 や ID パース、物体検出、テキスト読み上げ、そして 音声認識 といった機能も、すぐに利用できるようになります。

この提携により、開発者は標準的な API キー一つで、最良の AI モデルとプロバイダーをすべて利用できるようになります。その結果、さまざまな機能の実行や外部 API との連携において、これまでになない柔軟性と即応性を実現できます。

Eden AI の LLM や埋め込みモデルを LangChain で使う方法**

AI を活用したアプリケーションの作り方を根本から変えるためのチュートリアルが、実は二つあります。Eden AI の LLM や 埋め込みモデル を使った基本的な始め方を学びたい場合は、最初のチュートリアルをおすすめします。一方、より高度な統合に興味がある方は、二つ目のチュートリアルに進んでください。

チュートリアル 1: Eden AI で複数の LLM と埋め込みモデルにアクセスする

最初のチュートリアルでは、LangChain と Eden AI の力を組み合わせて、複数の大規模言語モデル（LLM）や埋め込みモデルを利用する方法を学びます。**

埋め込みと LLM の仕組みを深く理解すれば、多様な機能を自在に設計できるようになります。基本的な AI アシスタントの構築からカスタムチャットボットの作成まで、可能性はあなたの想像力次第です。

ステップ 1: インストール**

まず、Python がインストールされていることを確認してください。その後、以下のコマンドを実行して LangChain をインストールします。

pip install langchain

ステップ 2: Eden AI アカウントのセットアップ

Eden AI の利用を開始するには、Eden AI プラットフォームでアカウントを作成する必要があります。アカウント作成後、API キーを環境変数として設定します。以下のコマンドを実行してください。

export EDENAI_API_KEY="your_api_key_here"

ステップ 3: Eden AI の LLM と埋め込みベクトルのインポート

Eden AI API は、複数のモデルを提供するさまざまなプロバイダーを統合しています。Eden AI の大規模言語モデル（LLM）と埋め込みベクトル（Embeddings）を利用するために必要なモジュールをインポートしましょう。

from langchain.llms import EdenAI
from langchain.embeddings.edenai import EdenAiEmbeddings

ステップ 4：Eden AI の大規模言語モデル（LLM）の活用

では、Eden AI の LLM をインスタンス化しましょう。ここでは OpenAI を使用します。Eden AI の LLM は複数のプロバイダーを指定して設定可能です。

llm=EdenAI(provider="openai", params={"temperature" : 0.2,"max_tokens" : 250})
prompt = """
how can i create ai powered chatbots with LLMS
"""
llm(prompt)

質問を投げかけると、LLM は詳細な回答を提供します。

LLM を活用した AI チャットボットの構築は、比較的 straightforward です。まず、LLM プラットフォーム上でチャットボットを作成します。これにはテンプレートの選択、会話フローのカスタマイズ、そして自然言語処理（NLP）機能の設定が含まれます。

チャットボットが設定できたら、既存のシステム、例えばカスタマーサポートソフトウェアなどと連携させて、顧客との対話を可能にします。最後に、LLM プラットフォームを使ってチャットボットの運用状況を監視・分析し、必要に応じて調整を行えば完了です。

Eden AI を用いた LLM の活用事例や、チェーンの設定方法については [こちら](https://python.langchain.com/docs/integrations/llms/edenai?ref=blog.langchain.com) で確認できます。

ステップ 5：Eden AI の埋め込み（Embeddings）の探索

次に、Eden AI の埋め込み機能を見ていきましょう。

embeddings = EdenAiEmbeddings(provider="openai")
docs = ["Eden AI is integrated in LangChain", "AskYoda is Available"]
document_result = embeddings.embed_documents(docs)

以下がそのレスポンスです。浮動小数点数は、入力したテキストの表現を表しています。

😎 これで準備完了です！埋め込みベクトルと大規模言語モデル（LLM）の活用方法を理解した今、基本的な AI アシスタントの構築からカスタムチャットボットの開発まで、多彩で印象的な機能を自在に作り出す力が身につきました。

**チュートリアル 2：高度な AI 機能でアプリを強化する**

2 つ目のチュートリアルでは、Eden AI の機能（特にドキュメントパーサー）をアプリに簡単に統合する方法を学びます。

この統合により、アプリケーションは柔軟性と応答性において新たな段階へと飛躍し、常に変化し続ける AI 業界の最先端で活躍し続けることができます。

**手順 1：環境の準備**

まず、システムに Python がインストールされていることを確認してください。その後、以下のコマンドを実行して LangChain をインストールします。

pip install langchain

**手順 2：Eden AI API キーの取得**

作業を開始する前に、[Eden AI プラットフォームから API キーを取得](https://app.edenai.run/user/register?referral=article-langchain&ref=blog.langchain.com) する必要があります。

**手順 3：必要なモジュールのインポート**

高度な AI 機能（ここでは ID 解析ツールと請求書解析ツール）を実現するために必要なモジュールを読み込みます。

```python
from langchain.llms import EdenAI
from langchain.agents import initialize_agent, AgentType
from langchain.tools.edenai import (
    EdenAiParsingIDTool,
    EdenAiParsingInvoiceTool
)
import os

ステップ 4：Eden AI API キーの設定

システム環境変数として Eden AI の API キーを設定します。以下のコードはサンプルなので、実際のキーに置き換えてください。

os.environ['Eden AI_API_KEY'] = "*******************" # 自分の API キーに置き換える

ステップ 5：LLM（大規模言語モデル）の初期化

Eden AI では多様なプロバイダーを利用できます。詳細はこちらで確認してください。

本チュートリアルでは、LLM プロバイダーとして Eden AI を使用し、OpenAI の text-davinci-003 モデルを設定します。

llm = EdenAI(provider="openai", model="text-davinci-003", params={"temperature": 0.2, "max_tokens": 250})

ステップ 6：ツールの設定とエージェントの構築

これで、ツールとエージェントの設定を行います。

tools = [
    EdenAiParsingIDTool(providers=["amazon", "klippa"], language="en"),
    EdenAiParsingInvoiceTool(providers=["amazon", "google"], language="en"),
]

agent_chain = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    verbose=True,
    return_intermediate_steps=True,
)

ステップ 7：エージェントの実行

Doc Parsing Bot を使って、ID や請求書などの文書を分析するエージェントを実働させましょう。

使用するデータは画像 URL 2 つです。

• ID の画像:

https://www.citizencard.com/images/sample-cards/uk-id-card-for-over-18s-2023.png

• 請求書の画像: "https://app.edenai.run/assets/img/data_1.72e3bdcc.png"

次に、ID から情報を抽出し、歓迎のメッセージを作成します。

id_result=agent_chain(""" i have this url of an id: "https://www.citizencard.com/images/sample-cards/uk-id-card-for-over-18s-2023.png"

extract the information in it.

create a text welcoming the person.

""")

Entering new AgentExecutor chain...

結果:

Eden AI を活用した ID パースとインボイス情報の抽出

まず、Eden AI の ID 解析機能を使用して、以下の UK 成人用市民カードの画像から情報を取得します。

URL: https://www.citizencard.com/images/sample-cards/uk-id-card-for-over-18s-2023.png

取得された情報は以下の通りです：

• 姓 (last_name): ANGELA
• 名 (given_names): GREENE
• 生年月日 (birth_date): 2000-11-09
• 有効期限 (expire_date): 2025-07-31
• ドキュメント ID (document_id): 5843
• ドキュメントタイプ (document_type): DRIVER LICENSE FRONT

生誕地、発行日、発行州、住所、年齢、国、性別についてはデータが存在しませんでした。

この情報に基づき、AI エージェントは歓迎メッセージを生成します：「ようこそ、アンジェラ・グリーンさん！」

次に、Eden AI を用いて請求書（インボイス）の画像から情報を抽出し、その要約を行います。以下のコードでエージェントチェーンを実行します。

invoice_result = agent_chain("""

i have this url of an invoice document: "https://app.Eden AI.run/assets/img/data_2.d6af6d85.png"

extract the information in it.

Summarize them.

""")

この処理により、新しいエージェント実行チェーンが開始され、請求書内の情報が抽出・要約されます。

Eden AI と LangChain を活用し、LLM（大規模言語モデル）や埋め込みベクトルを駆使した事例を紹介します。

ここでは、Eden AI の「invoice_parsing」アクションを実行する様子を解説します。入力された画像 URL は「https://app.Eden AI.run/assets/img/data_2.d6af6d85.png」です。

このアクションの結果として得られた観測データは以下の通りです。

顧客情報:

• 顧客名: Wiseman Water
• 顧客住所: Wiseman Water,151 Narrows Parkway,Birmingham West Midlands B11,United Kingdom

販売者情報:

• 販売者名: Gravity PDF
• 販売者住所: ABN: 74 212 487 581,48 Federation Way,Telegraph Point NSW 2441, Australia
• 販売者ウェブサイト: gravitypdf.com
• 納税者番号（Tax ID）: 74 212 487 581

請求書情報:

• 請求書番号: PDF47-WEB
• 税金項目: （該当なし）
• 発行日: 2017-01-31
• ロケール: （未設定）
• 通貨: GBP

銀行情報: （該当なし）

明細項目:

• 商品コード: Laptop
• 説明: Laptop Upgrades: 2GB Extra Ram, Laptop Upgrades: Second 512GB Hard Drive
• 説明: Accessories,Accessories: Laser Mouse / Keyboard Combo

思考プロセス: 請求書に関するすべての情報を取得しました。

最終回答:

Wiseman Water から Gravity PDF 宛ての請求書（番号：PDF47-WEB）には、以下の品目が含まれています。「Laptop Upgrades: 2GB Extra Ram」、「Laptop Upgrades: Second 512GB Hard Drive」、そして「Accessories: Laser Mouse / Keyboard Combo」です。

販売者は Gravity PDF で、住所はオーストラリア NSW 州 Telegraph Point の「48 Federation Way」、ABN（オーストラリア事業番号）および納税者番号は「74 212 487 581」です。ウェブサイトは gravitypdf.com です。

顧客は Wiseman Water で、住所はイギリス・バーミンガム West Midlands の「151 Narrows Parkway, Birmingham West Midlands B11」です。

この請求書の発行日は 2017 年 1 月 31 日で、通貨は GBP（英国ポンド）となっています。

👏 おめでとうございます！すべての手順が完了しました。Eden AI の機能を LangChain Tools に統合することで、開発者にとって新たな可能性の世界が開かれます。

請求書解析や ID 解析、オブジェクト検出、さらには不適切コンテンツの検出といった機能を活用すれば、高度な AI 能力をアプリケーションに付与することが可能になります。

まとめ

全体として、Eden AI は AI の統合を効率化し、複雑な API や認証プロセスをシンプルにする使いやすいプラットフォームを提供します。テキストや画像の生成、OCR（光学文字認識）、音声からテキストへの変換、画像分析など、多岐にわたる AI 機能へのアクセスが可能になり、単一の API キーと最小限のコードで実現できます。

LangChain との統合により、さまざまな大規模言語モデル（LLM）や埋め込みベクトル（Embeddings）を簡単に利用できるようになります。さらに、Eden AI は堅牢なコスト管理機能を備えており、AI への投資を効果的に最適化することができます。

基礎から始めたい場合でも、高度な統合に取り組む場合でも、今では Eden AI と LangChain の能力を活用して AI 統合を簡素化し、アプリケーションのパフォーマンスを飛躍させるためのツールと知識が揃っています。無料で API キーを取得 し、今日から AI 統合の革新を始めましょう！