Pythonで始めるLangChain入門 – PDF・Markdown・Notion連携とFAISS/Chroma活用

2026年4月14日

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Contents

1 1. はじめに
2 2. LangChain の位置付け
3 3. 開発環境のセットアップ
4 4. 基本的なチェーン構築例
- 4.1 4.1 LLMChain（シンプルな要約）
- 4.2 4.2 ConversationalRetrievalChain（対話型検索）
5 5. データローダーとベクトルストアで RAG パイプラインを作る
- 5.1 5.1 ローダーの統一インタフェース
  - 5.1.1 ローダー使用例
- 5.2 5.2 ベクトルインデックスの作成
6 6. 完全動作ミニプロジェクト
7 7. 次に挑戦したいテーマ
8 8. まとめ

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1. はじめに

LLM（大規模言語モデル）を自社アプリやデータ分析ツールに組み込みたいとき、「Python + LangChain」 が最も手軽です。本稿では以下の流れで解説します。

開発環境の構築方法（Python バージョン・仮想環境・パッケージインストール）
API キーや環境変数の安全な管理方法
基本的なチェーン (LLMChain、ConversationalRetrievalChain) の実装例
PDF / Markdown / Notion ローダーとベクトルストア (FAISS・Chroma) を組み合わせた RAG パイプライン
完全動作するミニプロジェクトのコードとデバッグ手法

この記事を読み終えると、「PDF だけで質問応答できるアプリ」 がローカル環境で動かせます。

2. LangChain の位置付け

機能	説明
Chain	プロンプト生成 → LLM 呼び出し → 結果加工を一連のオブジェクトとして定義でき、コードの再利用性が高まります。
Agent	外部ツール（検索 API、データベース等）を動的に呼び出すロジックをシンプルに記述できます。
エコシステム	PDFLoader・FAISS・Chroma など多数のプラグインが公式で提供されており、RAG（Retrieval‑Augmented Generation）構築が数行で完結します。

LangChain は「LLM アプリの土台」を提供し、ビジネスロジックに集中できる実務向けフレームワークです。

3. 開発環境のセットアップ

3.1 Python バージョンと仮想環境

推奨	理由
Python 3.10 以上（3.11 が最も安定）	LangChain 本体・FAISS・Chroma が公式にサポートしている範囲です。
venv または conda の仮想環境	プロジェクトごとの依存関係を分離でき、CI/CD でも再現性が保てます。

venv の作成例

# ディレクトリ作成 &amp; 移動
mkdir langchain-rag &amp;&amp; cd langchain-rag
# 仮想環境構築 (Python3.11 を使用)
python3.11 -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
# pip の最新版に更新
pip install --upgrade pip
```

# ディレクトリ作成 & 移動

mkdir langchain-rag && cd langchain-rag

# 仮想環境構築 (Python3.11 を使用)

python3.11 -m venv .venv

source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate

# pip の最新版に更新

pip install --upgrade pip

```

3.2 必要パッケージとバージョン指定

2024 年時点で推奨されるインストールコマンドは次の通りです。langchain-community はローダー系機能を提供する別パッケージなので明示的に入れます。

基本パッケージ + すべての公式プラグイン

pip install "langchain&#91;all]==0.2." \
"langchain-community==0.2." \
faiss-cpu==1.8.0 \
chromadb==0.5. \
python-dotenv==1.0. \
loguru==0.7.*

pip install "langchain[all]==0.2." \

"langchain-community==0.2." \

faiss-cpu==1.8.0 \

chromadb==0.5. \

python-dotenv==1.0. \

loguru==0.7.*

OpenAI ライブラリは別パッケージとして提供

pip install "langchain-openai==0.2.*"

1	pip install "langchain-openai==0.2.*"

ポイント
- requirements.txt に上記行を書き出しておくと、チーム開発や CI が楽になります。
- GPU 環境で高速検索をしたい場合は faiss-gpu に置き換えてください。

`requirements.txt` の例

langchain[all]==0.2.*
langchain-community==0.2.*
langchain-openai==0.2.*
faiss-cpu==1.8.0
chromadb==0.5.*
python-dotenv==1.0.*
loguru==0.7.*

3.3 環境変数の管理

API キーはコードに直書きせず .env に保存し、.gitignore で除外します。Notion 用トークン名は NOTION_TOKEN と統一しました。

.env.example

# OpenAI (ChatGPT, GPT‑4 など)
OPENAI_API_KEY=sk-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
# Anthropic Claude の場合（任意）
ANTHROPIC_API_KEY=claude-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
# Notion Integration Token
NOTION_TOKEN=secret_yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy
```

# OpenAI (ChatGPT, GPT‑4 など)

OPENAI_API_KEY=sk-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

# Anthropic Claude の場合（任意）

ANTHROPIC_API_KEY=claude-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

# Notion Integration Token

NOTION_TOKEN=secret_yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy

```

.gitignore に追加すべき行

gitignore
.env
__pycache__/
.venv/

Python 側での読み込みは次のようにします。

from dotenv import load_dotenv
import os
load_dotenv() # カレントディレクトリの .env を自動ロード
OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
ANTHROPIC_API_KEY = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY")
NOTION_TOKEN = os.getenv("NOTION_TOKEN")

from dotenv import load_dotenv

import os

load_dotenv() # カレントディレクトリの .env を自動ロード

OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

ANTHROPIC_API_KEY = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY")

NOTION_TOKEN = os.getenv("NOTION_TOKEN")

4. 基本的なチェーン構築例

4.1 LLMChain（シンプルな要約）

langchain-openai が提供する OpenAI クラスを使用します。インポートパスは langchain.llms ではなく langchain_openai に変更しました。

from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
from langchain_openai import OpenAI

from langchain.prompts import PromptTemplate

from langchain.chains import LLMChain

from langchain_openai import OpenAI

プロンプトテンプレート（日本語だけで可読性を保ちます）

prompt_template = """以下のテキストを要約してください。
{text}
---"""
prompt = PromptTemplate(
input_variables=&#91;"text"],
template=prompt_template,
)
llm = OpenAI(
model_name="gpt-4o-mini",
temperature=0.2,
api_key=OPENAI_API_KEY,
)
summary_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

prompt_template = """以下のテキストを要約してください。

{text}

---"""

prompt = PromptTemplate(

input_variables=["text"],

template=prompt_template,

)

llm = OpenAI(

model_name="gpt-4o-mini",

temperature=0.2,

api_key=OPENAI_API_KEY,

)

summary_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

実行例

sample_text = "LangChain は、LLM アプリ開発を高速化するフレームワークです。"
print(summary_chain.run(text=sample_text))

1 2	sample_text = "LangChain は、LLM アプリ開発を高速化するフレームワークです。" print(summary_chain.run(text=sample_text))

4.2 ConversationalRetrievalChain（対話型検索）

会話履歴とベクトル検索を組み合わせたチェーンです。FAISS インデックスは事前に作成しておく想定です。

from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain_openai import OpenAI
# 1. 埋め込みモデルとインデックスのロード
embeddings = OpenAIEmbeddings(api_key=OPENAI_API_KEY)
vectorstore = FAISS.load_local("faiss_index", embeddings)
# 2. メモリ（会話履歴）設定
memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history")
# 3. LLM インスタンス
llm = OpenAI(
model_name="gpt-4o-mini",
temperature=0,
api_key=OPENAI_API_KEY,
)
# 4. チェーン構築
qa_chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm(
llm,
retriever=vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 4}),
memory=memory,
)

from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain

from langchain.memory import ConversationBufferMemory

from langchain.vectorstores import FAISS

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

from langchain_openai import OpenAI

# 1. 埋め込みモデルとインデックスのロード

embeddings = OpenAIEmbeddings(api_key=OPENAI_API_KEY)

vectorstore = FAISS.load_local("faiss_index", embeddings)

# 2. メモリ（会話履歴）設定

memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history")

# 3. LLM インスタンス

llm = OpenAI(

model_name="gpt-4o-mini",

temperature=0,

api_key=OPENAI_API_KEY,

)

# 4. チェーン構築

qa_chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm(

llm,

retriever=vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 4}),

memory=memory,

)

実行例

response = qa_chain({"question": "LangChain の主な特徴は？"})
print(response&#91;"answer"])

1 2	response = qa_chain({"question": "LangChain の主な特徴は？"}) print(response["answer"])

5. データローダーとベクトルストアで RAG パイプラインを作る

5.1 ローダーの統一インタフェース

ローダー	用途	インポート
PDFLoader	PDF ファイルからテキスト抽出	`from langchain_community.document_loaders import PDFLoader`
MarkdownLoader	Markdown ファイルを読み込み	`from langchain_community.document_loaders import UnstructuredMarkdownLoader`（内部は `UnstructuredFileIOLoader`）
NotionDBLoader	Notion データベースのページ取得	`from langchain_community.document_loaders import NotionDBLoader`

ローダー使用例

import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain_community.document_loaders import PDFLoader, UnstructuredMarkdownLoader, NotionDBLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
# 1. PDF
pdf_loader = PDFLoader("data/sample.pdf")
pdf_docs = pdf_loader.load()
# 2. Markdown
md_loader = UnstructuredMarkdownLoader("docs/README.md")
md_docs = md_loader.load()
# 3. Notion（データベース ID とトークンが必要）
notion_loader = NotionDBLoader(
integration_token=NOTION_TOKEN,
database_id="YOUR_NOTION_DATABASE_ID"
)
notion_docs = notion_loader.load()
# 共通テキスト分割器（1,000 トークン程度に切り出す）
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
def split_documents(docs):
"""Document オブジェクトのリストをチャンク化して返す"""
return splitter.split_documents(docs)
pdf_chunks = split_documents(pdf_docs)
md_chunks = split_documents(md_docs)
notion_chunks = split_documents(notion_docs)

import os

from dotenv import load_dotenv

from langchain_community.document_loaders import PDFLoader, UnstructuredMarkdownLoader, NotionDBLoader

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# 1. PDF

pdf_loader = PDFLoader("data/sample.pdf")

pdf_docs = pdf_loader.load()

# 2. Markdown

md_loader = UnstructuredMarkdownLoader("docs/README.md")

md_docs = md_loader.load()

# 3. Notion（データベース ID とトークンが必要）

notion_loader = NotionDBLoader(

integration_token=NOTION_TOKEN,

database_id="YOUR_NOTION_DATABASE_ID"

)

notion_docs = notion_loader.load()

# 共通テキスト分割器（1,000 トークン程度に切り出す）

splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)

def split_documents(docs):

"""Document オブジェクトのリストをチャンク化して返す"""

return splitter.split_documents(docs)

pdf_chunks = split_documents(pdf_docs)

md_chunks = split_documents(md_docs)

notion_chunks = split_documents(notion_docs)

注意点
- UnstructuredMarkdownLoader は内部で unstructured ライブラリを利用します。インストールが必要な場合は pip install "unstructured[md]" を追加してください。

5.2 ベクトルインデックスの作成

5.2.1 FAISS（オンプレミス向け高速検索）

from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
emb = OpenAIEmbeddings(api_key=OPENAI_API_KEY)
# PDF と Markdown のチャンクを結合してインデックス化
faiss_index = FAISS.from_documents(pdf_chunks + md_chunks, emb)
faiss_index.save_local("faiss_index")

from langchain.vectorstores import FAISS

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

emb = OpenAIEmbeddings(api_key=OPENAI_API_KEY)

# PDF と Markdown のチャンクを結合してインデックス化

faiss_index = FAISS.from_documents(pdf_chunks + md_chunks, emb)

faiss_index.save_local("faiss_index")

5.2.2 Chroma（ローカル永続化が簡単）

from langchain.vectorstores import Chroma
chroma_store = Chroma.from_documents(
documents=pdf_chunks + md_chunks,
embedding=emb,
persist_directory="chroma_db"
)

from langchain.vectorstores import Chroma

chroma_store = Chroma.from_documents(

documents=pdf_chunks + md_chunks,

embedding=emb,

persist_directory="chroma_db"

)

persist_directory に自動で保存され、次回ロード時は同名ディレクトリを指定すれば OK

5.2.3 パラメータ調整の目安

パラメータ	推奨設定
`k`（上位取得件数）	4〜8
`score_threshold`（FAISS のみ）	0.7 以上で高信頼性
`distance_metric`	`"cosine"` が直感的

6. 完全動作ミニプロジェクト

以下のファイル一式で PDF → RAG QA が実行できます。コードは日本語コメントのみで統一し、可読性を高めました。

6‑1 `requirements.txt`

text
langchain[all]==0.2.*
langchain-community==0.2.*
langchain-openai==0.2.*
faiss-cpu==1.8.0
chromadb==0.5.*
python-dotenv==1.0.*
loguru==0.7.*

6‑2 `.env.example`（先ほどと同様）

dotenv
OPENAI_API_KEY=sk-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
ANTHROPIC_API_KEY=claude-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx # 任意
NOTION_TOKEN=secret_yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy # Notion を使う場合のみ

6‑3 `run_qa.py`

!/usr/bin/env python
-- coding: utf-8 --

"""
PDF ドキュメントを対象にした質問応答システム（RAG）サンプル。
以下の流れで処理を行います。
PDF をロードしテキスト分割
OpenAIEmbeddings でベクトル化 → FAISS インデックス作成・永続化
ConversationalRetrievalChain に LLM とインデックス、メモリを組み合わせる
REPL 形式の対話 UI を提供
"""

import os
from loguru import logger
from dotenv import load_dotenv

# LangChain 関連
from langchain_community.document_loaders import PDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAI
from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
------------------------------------------------------------
1. 環境変数読み込み
------------------------------------------------------------
load_dotenv()
OPENAI_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
if not OPENAI_KEY:
logger.error("OPENAI_API_KEY が .env に設定されていません。")
raise SystemExit(1)
------------------------------------------------------------
2. PDF のロード &amp; テキスト分割
------------------------------------------------------------
def load_and_split(pdf_path: str):
"""PDF を読み込み、1000 トークン前後のチャンクに分割して返す"""
logger.info(f"Loading PDF from {pdf_path}")
loader = PDFLoader(pdf_path)
docs = loader.load()
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
chunks = splitter.split_documents(docs)
logger.info(f"Created {len(chunks)} text chunks")
return chunks
------------------------------------------------------------
3. FAISS インデックス作成（永続化あり）
------------------------------------------------------------
def build_faiss_index(chunks):
"""OpenAIEmbeddings でベクトル化し、FAISS に保存"""
embedder = OpenAIEmbeddings(api_key=OPENAI_KEY)
index = FAISS.from_documents(chunks, embedder)
index.save_local("faiss_pdf")
logger.success("FAISS index saved to ./faiss_pdf")
return index
------------------------------------------------------------
4. QA 用チェーン作成
----------------------------
def create_qa_chain(index):
llm = OpenAI(
model_name="gpt-4o-mini",
temperature=0,
api_key=OPENAI_KEY,
)
memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history")
qa_chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm(
llm,
retriever=index.as_retriever(search_kwargs={"k": 4}),
memory=memory,
)
logger.success("ConversationalRetrievalChain が作成されました")
return qa_chain
------------------------------------------------------------
5. メイン処理（REPL）
------------------------------------------------------------
chunks = load_and_split(pdf_path)
index  = build_faiss_index(chunks)
qa_chain = create_qa_chain(index)

print("\n=== PDF QA Bot (type 'exit' or 'quit' to stop) ===\n")
while True:
    query = input("質問 > ").strip()
    if query.lower() in {"exit", "quit"}:
        break
    try:
        result = qa_chain({"question": query})
        print("\n回答 :", result&#91;"answer"])
    except Exception as e:
        logger.error(f"エラーが発生しました: {e}")
def main():
pdf_path = "data/your_document.pdf" # ← 任意の PDF に置き換えてください
if not os.path.isfile(pdf_path):
logger.error(f"{pdf_path} が見つかりません。パスを確認してください。")
return
chunks = load_and_split(pdf_path)
index  = build_faiss_index(chunks)
qa_chain = creat
print("\n=== PDF QA Bot (type 'exit' or 'quit' to stop) ===\n")
while True:
    query = input("質問 > ").strip()
    if query.lower() in {"exit", "quit"}:
        break
    try:
        result = qa_chain({"question": query})
        print("\n回答 :", result&#91;"answer"])
    except Exception as e:
        logger.error(f"エラーが発生しました: {e}")
if name == "main":
main()

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!/usr/bin/env python

-- coding: utf-8 --

"""

PDF ドキュメントを対象にした質問応答システム（RAG）サンプル。

以下の流れで処理を行います。

PDF をロードしテキスト分割

OpenAIEmbeddings でベクトル化 → FAISS インデックス作成・永続化

ConversationalRetrievalChain に LLM とインデックス、メモリを組み合わせる

REPL 形式の対話 UI を提供

"""

import os

from loguru import logger

from dotenv import load_dotenv

# LangChain 関連

from langchain_community.document_loaders import PDFLoader

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

from langchain.vectorstores import FAISS

from langchain_openai import OpenAI

from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain

from langchain.memory import ConversationBufferMemory

------------------------------------------------------------

1. 環境変数読み込み

------------------------------------------------------------

load_dotenv()

OPENAI_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

if not OPENAI_KEY:

logger.error("OPENAI_API_KEY が .env に設定されていません。")

raise SystemExit(1)

------------------------------------------------------------

2. PDF のロード & テキスト分割

------------------------------------------------------------

def load_and_split(pdf_path: str):

"""PDF を読み込み、1000 トークン前後のチャンクに分割して返す"""

logger.info(f"Loading PDF from {pdf_path}")

loader = PDFLoader(pdf_path)

docs = loader.load()

splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)

chunks = splitter.split_documents(docs)

logger.info(f"Created {len(chunks)} text chunks")

return chunks

------------------------------------------------------------

3. FAISS インデックス作成（永続化あり）

------------------------------------------------------------

def build_faiss_index(chunks):

"""OpenAIEmbeddings でベクトル化し、FAISS に保存"""

embedder = OpenAIEmbeddings(api_key=OPENAI_KEY)

index = FAISS.from_documents(chunks, embedder)

index.save_local("faiss_pdf")

logger.success("FAISS index saved to ./faiss_pdf")

return index

------------------------------------------------------------

4. QA 用チェーン作成

----------------------------

def create_qa_chain(index):

llm = OpenAI(

model_name="gpt-4o-mini",

temperature=0,

api_key=OPENAI_KEY,

)

memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history")

qa_chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm(

llm,

retriever=index.as_retriever(search_kwargs={"k": 4}),

memory=memory,

)

logger.success("ConversationalRetrievalChain が作成されました")

return qa_chain

------------------------------------------------------------

5. メイン処理（REPL）

------------------------------------------------------------

chunks = load_and_split(pdf_path)

index = build_faiss_index(chunks)

qa_chain = create_qa_chain(index)

print("\n=== PDF QA Bot (type 'exit' or 'quit' to stop) ===\n")

while True:

query = input("質問 > ").strip()

if query.lower() in {"exit", "quit"}:

break

try:

result = qa_chain({"question": query})

print("\n回答 :", result["answer"])

except Exception as e:

logger.error(f"エラーが発生しました: {e}")

def main():

pdf_path = "data/your_document.pdf" # ← 任意の PDF に置き換えてください

if not os.path.isfile(pdf_path):

logger.error(f"{pdf_path} が見つかりません。パスを確認してください。")

return

chunks = load_and_split(pdf_path)

index = build_faiss_index(chunks)

qa_chain = creat

print("\n=== PDF QA Bot (type 'exit' or 'quit' to stop) ===\n")

while True:

query = input("質問 > ").strip()

if query.lower() in {"exit", "quit"}:

break

try:

result = qa_chain({"question": query})

print("\n回答 :", result["answer"])

except Exception as e:

logger.error(f"エラーが発生しました: {e}")

if name == "main":

main()

実行手順

# 1. リポジトリクローン（例）
git clone https://github.com/yourname/langchain-pdf-qa.git
cd langchain-pdf-qa
# 2. 仮想環境作成 &amp; アクティベート
python3.11 -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
# 3. パッケージインストール
pip install -r requirements.txt
# 4. 環境変数設定（.env を作成し、キーを書き込む）
cp .env.example .env
# エディタで API キーを入力してください
# 5. サンプル PDF を data/ に置くかパスを書き換えて実行
python run_qa.py
```

# 1. リポジトリクローン（例）

git clone https://github.com/yourname/langchain-pdf-qa.git

cd langchain-pdf-qa

# 2. 仮想環境作成 & アクティベート

python3.11 -m venv .venv

source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate

# 3. パッケージインストール

pip install -r requirements.txt

# 4. 環境変数設定（.env を作成し、キーを書き込む）

cp .env.example .env

# エディタで API キーを入力してください

# 5. サンプル PDF を data/ に置くかパスを書き換えて実行

python run_qa.py

```

6‑4 デバッグ・ロギングのポイント

シーン	推奨ロガーメッセージ
ローダーが失敗したとき	`logger.error("PDF のロードに失敗しました: {e}")`
インデックス作成が遅い	`logger.info(f"Embedding に要した時間: {elapsed:.2f}s")`
LLM 呼び出しでタイムアウト	`logger.warning("OpenAI API が応答しません。リトライを検討してください")`

loguru の利点はシンプルな設定だけで日時・レベルが自動付与され、開発中の情報取得が容易になることです。

7. 次に挑戦したいテーマ

CI/CD での API キー管理
GitHub Actions の secrets に OPENAI_API_KEY 等を登録し、デプロイ時に自動ロードする。
マルチソース RAG
NotionLoader と WebScraper（langchain_community.document_loaders.WebBaseLoader）を追加し、検索対象を増やす。
エージェント化
Tool インタフェースで SerpAPI や Wikipedia API を組み込み、ユーザーの質問に対して外部情報も取得できるようにする。
評価指標とトラッキング
LangSmith（LangChain の公式 MLOps ツール）を導入し、質問ごとの正答率やトークン使用量を可視化する。

8. まとめ

環境構築は Python 3.10+ + venv/conda が基本。langchain[all] と langchain-community、そして langchain-openai をインストールすれば最新機能が揃います。
API キーは .env に保存し、環境変数名は統一（NOTION_TOKEN） して安全に扱いましょう。
LLMChain と ConversationalRetrievalChain を使えば、シンプルな要約から対話型検索まで幅広く実装できます。インポートパスは最新版に合わせて langchain_openai 系を利用してください。
PDF・Markdown・Notion のローダーと RecursiveCharacterTextSplitter でテキストを統一フォーマットに変換し、FAISS または Chroma に埋め込むだけで RAG パイプラインが完成します。
本稿のミニプロジェクト run_qa.py をローカルで走らせれば、すぐに「PDF への質問応答」体験ができます。その先はデータソース拡張やエージェント化、評価可視化です。

さあ、手元の PDF で QA ボットを動かし、LangChain の実力を体感してください。あなたのプロジェクトが次世代 AI アプリケーションへと進化する第一歩です 🚀

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Python 3.12 リリース概要と 3.11 との比較・性能向上ポイント

Python 3.12 は2023年10月2日に正式リリースされ、言語仕様・標準ライブラリ・実行速度のすべてで改善が加わっています。

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Python デコレータの基本と型安全な実装方法

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Webスクレイピングの法的留意点と社内コンプライアンスチェックリスト

Webスクレイピングを業務で実装する際は、robots.txt と利用規約の確認と社内法務・情報セキュリティ部門の承認が必須です。

Python Flask vs FastAPI 比較 2026：実務で選ぶポイント解説

2026年版 C言語組込み開発環境設定方法 5ステップ

Pythonで始めるLangChain入門 – PDF・Markdown・Notion連携とFAISS/Chroma活用

1. はじめに

2. LangChain の位置付け

3. 開発環境のセットアップ

3.1 Python バージョンと仮想環境

venv の作成例

3.2 必要パッケージとバージョン指定

requirements.txt の例

3.3 環境変数の管理

.env.example

.gitignore に追加すべき行

4. 基本的なチェーン構築例

4.1 LLMChain（シンプルな要約）

4.2 ConversationalRetrievalChain（対話型検索）

5. データローダーとベクトルストアで RAG パイプラインを作る

5.1 ローダーの統一インタフェース

ローダー使用例

5.2 ベクトルインデックスの作成

5.2.1 FAISS（オンプレミス向け高速検索）

5.2.2 Chroma（ローカル永続化が簡単）

5.2.3 パラメータ調整の目安

6. 完全動作ミニプロジェクト

6‑1 requirements.txt

6‑2 .env.example（先ほどと同様）

6‑3 run_qa.py

実行手順

6‑4 デバッグ・ロギングのポイント

7. 次に挑戦したいテーマ

8. まとめ

`requirements.txt` の例

6‑1 `requirements.txt`

6‑2 `.env.example`（先ほどと同様）

6‑3 `run_qa.py`