LLMアプリ開発を加速するプラットフォーム提供のLangChain、セコイアのリードで2,500万米ドルをシリーズA調達

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LangChain の皆さん
Image credit: LangChain

オープンソースのフレームワークで大規模言語モデル(LLM)アプリの開発を促進するスタートアップ LangChain は15日、Sequoia Capital がリードしたシリーズ A ラウンドで2,500万米ドルを調達したと発表した。同社はまた、初の有料 LLMOps 製品である LangSmith の一般提供を開始すると発表した。

オールインワンのプラットフォームとして設計された LangSmith は、開発、テストからデプロイ、モニタリングまで、プロジェクトのライフサイクル全体をカバーすることで、開発者は LLM アプリケーションのワークフローを加速できる。同社によると、昨年7月にクローズドベータを開始し、すでに毎月数千の企業に利用されているという。

開発者は、言語モデルを利用したアプリケーションを構築するソリューションや、本番環境で高いパフォーマンスと信頼性を確保するための高度な可視性とツールを必要としている。

LangChain の LangSmith に何を期待するか?

オープンソースのフレームワークにより、LangChain は開発者に、LLM を搭載したアプリケーションを構築するための、共通のベストプラクティスとコンポーザブルなビルディングブロックを備えた、待望のプログラミングツールキットを提供した。API を通じて LLM を取り込み、それらを連鎖させ、データソースや様々なタスクを達成するためのツールと接続することができる。このプロジェクトは単なる副業として始まったが、急速に発展し、社内アプリ、自律エージェント、ゲーム、チャットオートメーションなどを含む5,000以上の LLM アプリのバックボーンとなっている。

しかし、アプリを作るためのツールキットを与えるだけでは十分ではない。LLM アプリを本番に持ち込むには、各段階で複数の障害がある。そこで、新しい有料ソリューションである LangSmith の出番だ。LangSmith は、開発者が LLM アプリケーションをデバッグ、テスト、監視することを可能にする。

LangSmith がサポートするワークフロー

プロトタイピングの際、LangSmith を使用する開発者は、LLM 呼び出しのシーケンス全体を完全に可視化し、エラーやパフォーマンスのボトルネックの原因をリアルタイムで発見し、デバッグと反復を行うことができる。アプリの動作を改善するために専門家と協力したり、関連性、正しさ、有害性、鈍感さなどをチェックするために、人間のフィードや AI 支援評価を重ねることもできる。

プロトタイプが完成すると、統一プラットフォームはユーザがホストされた LangServe でそれを展開するのを支援し、コストや待ち時間から異常やエラーに至るまで、本番で何が起きているかを完全に可視化する。

これにより最終的に企業は、品質とコスト効率の両面で、本番で優れたパフォーマンスを発揮する LLM アプリケーションを提供できるようになる。

初期段階での大幅な採用

Sequoia の Sonya Huang 氏と Romie Boyd 氏は、今回の投資を発表したブログの中で、LangSmith は2023年7月にクローズドベータを開始して以来、70,000以上のサインアップを記録したと述べている。現在、楽天、Elastic、Moody’s、Retool といった業界で有名な企業を含め、毎月5,000社以上がこのテクノロジーを利用している。

Huang 氏と Boyd 氏は次のように指摘する。

Elastic は、LangChain のセキュリティのために Elastic AI Assistant をパワーアップし、LangSmith を可視性のために活用することで、本番環境への迅速な移行を支援しています。楽天は、LangChain に組み込まれたコパイロットの Rakuten AI for Business に関するトレードオフの意思決定を体系的な方法で行えるよう、厳密なテストとベンチマークに LangSmith を活用しています。また Moody’s は、自動化された評価、簡単なデバッグ、実験を行うために LangSmith を利用しており、迅速な反復と革新が可能です。

このテクノロジーはすでに波紋を広げ始めているが、急速に進化する AI 分野で公に利用できるようになった今、その採用率は急上昇することが予想される。

Sequoia の幹部は、LangChain がまだ始まったばかりであることを指摘した。

チームは、探求すべきことがたくさんある豊かな問題空間で構築しており、解決すべき重要な問題に事欠かない情熱的なユーザコミュニティに導かれています。

次のステップとして、LangChain は LangSmith プラットフォームを拡張するために複数の機能を導入する予定だという。これには、リグレッションテストのサポート、本番データのサンプルでオンラインエバリュエータを実行する機能、より優れたフィルタリングと会話のサポート、ホストされた LangServe を使ったアプリケーションの簡単なデプロイメントなどが含まれる。また、管理やセキュリティに役立つエンタープライズグレードの機能も開始する予定だ。

Sequoia からの今回のラウンドで、LangChain の総調達資金は3,500万米ドルに達した。Crunchbase のデータによると、前回の1,000万米ドルのラウンドは Benchmark がリードした。LLM アプリの評価と監視を支援する他の製品には、TruEra の TruLens、W&B Prompts、Arize の Pheonix がある。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

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