クライアントサイド技術でLLM搭載Webアプリを構築する

**タイトル: クライアントサイド技術を用いたLLM搭載Webアプリの構築** 本記事は、LangChainAIのJS/TSメンテナーであり、元Google PhotosエンジニアのJacob Leeによる寄稿である。従来、機械学習はPythonが主流であったが、ChatGPTの登場により多くの新規開発者、特に世界で最も広く使われるJavaScriptを扱うウェブ開発者がこの分野に参入している。LLMを活用したアプリ構築については、OpenAIやAnthropicなどへのAPI呼び出しによる方法が広く論じられてきたが、ここではあえて**ローカルモデルとブラウザ内で動作する技術のみ**を使用してウェブアプリを構築するアプローチを探る。 このクライアントサイド中心のアプローチには、主に3つの利点がある。 1. **コスト**: 計算と推論が全てユーザーの端末で行われるため、開発者は安価なホスティング費用以外の追加コストを負担しない。 2. **プライバシー**: ユーザーのデータがローカルマシンから外部に送信されることがない。 3. **速度**: HTTP呼び出しのオーバーヘッドがなく、潜在的な速度向上が期待できる（ただし、ユーザーのハードウェア性能により推論速度が低下する可能性もある）。 具体的な実証として、著者はオープンソースのローカルソフトウェアを用いて、LangChainで人気のユースケースである**Retrieval-Augmented Generation（RAG）**、すなわち「文書と対話する」チェーンの再構築に挑戦した。RAGは、PDFやウェブページなどの非構造化データから情報を抽出し、自然言語で質問に答えることを可能にする。 実装は大きく2段階に分けられる。 **第一段階は「データ準備」**で、以下の手順を含む。 * 文書を意味的なまとまり（チャンク）に分割する。 * 埋め込みモデルを用いて各チャンクのベクトル表現を作成する。 * チャンクとベクトルを、ベクトル専用データベース（ベクトルストア）に格納する。 この工程では、LangChainの文書ローダーとスプリッター、XenovaのTransformers.jsパッケージでブラウザ動作可能に量子化されたHuggingFaceの小型埋め込みモデル、そしてWebAssemblyベースのベクトルストア「Voy」を組み合わせた。 **第二段階は「質問応答」**である。 * ユーザーの質問を受け取り、準備したベクトルストアから質問と意味的に最も類似する文書チャンクを検索する。 * 検索で得た文書チャンクと元の質問をLLMに与え、文書に基づいた最終的な回答を生成させる。 * 続く質問（代名詞や前文の参照を含む可能性がある）に対応するため、チャット履歴を考慮して質問を独立した形に書き換える「履歴依存質問チェーン」の追加ステップも必要となる。 この実験は、主要な処理をブラウザに移行させることで、**コスト、プライバシー、レイテンシーの課題**に同時に取り組む可能性を示している。必要な技術コンポーネントは既にJavaScript/WebAssemblyエコシステム内に存在しており

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