仕組みからわかる大規模言語モデル 生成AI時代のソフトウェア開発入門

"input": RunnablePassthrough(),

"language": lambda _: "Japanese",

} | translation

chain = to_english | llm | StrOutputParser() | to_japanese

text = input("User: ")

answer = chain.invoke(text)

print(answer)

並列化のための利用

RunnableParallel

のもう一つの重要な役割は、複数のチェーンを論理的に並列化すること

です。同じ入力を持つ複数のチェーンを並列化することで、それぞれのチェーンが独立して処

理を行い、その結果を辞書型のデータとして集約することができます。また、並列化によって

コードがシンプルになり、可読性と保守性が向上します。

リスト 5.5.4に、チェーンを並列化に利用したコード例を示します。このコードでは、入力

されたテキストの言語を判定するチェーンと、テキストを英語に翻訳するチェーンを並列化し

ています。以降、ここではこのコードを順に説明します。

リスト5.5.4



from langchain_openai import ChatOpenAI

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

from langchain_core.prompts ...