LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門 (エンジニア選書)
- LangChain / LangGraphを活用し、RAGアプリからAIエージェントまで実装手順を解説。OpenAI APIとも組み合わせ、実践的に学べる内容が満載です。
- チャットAPIやプロンプトエンジニアリングを基礎から習得。18のデザインパターンを通じて、多彩なAIエージェント構築のポイントを網羅。ビジネス活用に役立つ知識が身につきます。
- 本書「LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門」は、RAG（検索拡張生成）開発やAIエージェント開発の手法を、LangChain・LangGraphを用いて学べる実践的な入門書
- ポジティブな口コミでは「開発の全体像がわかり、実装例やデザインパターンが充実していて役立つ」という声が多い
- 一方、「OpenAIやLangChainの公式チュートリアルでも十分」「内容がWebサービス前提で技術的な深掘りが少ない」との批判的意見もある
- RAGやAIエージェントを業務で本格的に導入したいエンジニアに広くおすすめできる
「LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門」について
- LLM（大規模言語モデル）を活用したRAGやAIエージェントを基礎から学べる
- OpenAI APIやLangChainの特徴を押さえつつ、LangGraphを使った「AIエージェントシステムの開発」がメインテーマ
- チェーン構造やプロンプトエンジニアリング、評価ツールを含め一通り触れられる
本書は生成AIの実装方法を広くカバーし、OpenAIのチャットAPIを利用したハンズオンや、LangChainの基礎からLangGraphを用いたエージェント開発にまで踏み込んでいます。
RAG（Retrieval Augmented Generation）という、検索や外部データに基づいて応答を生成する技術のほか、エージェントが複数のタスクを自律的にこなす考え方にもフォーカスしています。
実コードや図解が多く、書籍だけでも基本的な流れを試せる構成です。また、LangSmithやRagasなどの評価ツールの使用例も盛り込まれており、単に動かすだけでなく「どう検証するか」も学べる点が特徴的です。
「LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門」のポジティブな意見や口コミについて
- LLMアプリケーション開発の流れを体系的に理解できるとの声が多数
- 実際のコード例やハンズオンが豊富で、初心者が挫折しにくいとの評価
- LangChainの最新バージョンを扱っているため、ドキュメントの更新に追われるストレスが少ない
書籍に対するポジティブな感想として多かったのは、「初学者でもわかりやすい段階的な解説」という点です。特にOpenAIのAPI利用やLangChainの基本構造を紹介する前半部分は、実務でLLMを導入したことのない読者にも理解しやすい内容となっています。
またRAGの評価方法やLangSmith、Ragasなどのツールを使った検証プロセスも丁寧に示されており、実装後の品質向上に直接役立つと評価されています。AIエージェントの基礎だけでなく、18のデザインパターンやLangGraphの活用方法を深く語る後半パートに魅力を感じる読者も多いようです。
さらに、書籍を通じて各種ライブラリがどう連携し合うのかが一望でき、「自分が何を作りたくてどう実装すべきか」の地図を得られるという声が目立ちました。
「LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門」のやばい噂や悪い評判・口コミについて
- OpenAIやLangChainの公式ドキュメントを読めば十分という意見
- Webサービスを使うだけの説明が多く、技術的に物足りないという声
一部の読者からは「チュートリアルで事足りる」といった指摘があります。OpenAIやLangChainは公式のドキュメントやガイドが充実しており、それらを直接読み込んだほうが理解が深まるとの声もあるようです。
また、書籍内のサンプルコードや解説が「主にWebサービス（OpenAI）前提」で進んでいる点に不満を感じる読者もいます。AnthropicやHugging Faceなど、異なるモデルや無償系のLLMを活用する場合は別途コードを修正して対応しなければならず、その部分が書籍ではあまりフォローされていないという批判があるようです。
ただし、こうした不満は本の大前提である「OpenAIを使った例示が中心」という方針のためともいえます。もし他社の大規模言語モデルを使いたいという読者にとっては、あくまで応用的に読み替える必要があるという点を認識しておく必要があるでしょう。
技術的な深掘りに関しても、入門から実践まで幅広くカバーしている分、特定分野のマニアックな知識を期待するとやや物足りないかもしれません。
「LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門」はどんな人におすすめ？
- LLMの導入経験が浅く、広い範囲を一度に把握したい人
- RAGやAIエージェント技術をプロジェクトに取り込みたいエンジニア
- LangChainのバージョンアップ情報を含めて体系的に学びたい人
大枠としては、生成AIを業務に活かしたい方はもちろんのこと、すでにChatGPTなどのLLMに触れた経験があり、さらにRAGによる高度な検索やエージェント自動化にチャレンジしたいエンジニアが対象となるでしょう。
本書の前半は基礎の積み上げ、後半はAIエージェント開発の具体的なパターンやLangGraphの利用法に踏み込んでいるため、応用力を高めたい方には特に有用です。実務目線のハンズオンに触れたい初心者、あるいは基礎をおさらいしつつ最新のLangChainやLangGraphを学びたい中級者にとって読みやすい構成になっています。
逆に、OpenAIやLangChainのドキュメントをすでに読みこなし、複数ベンダーのLLMを自在にカスタマイズする上級者には、内容的にやや物足りなく感じる可能性がある点は留意したいところです。
まとめ
「LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門」は、RAGの開発プロセスから実際の評価までを網羅し、AIエージェントに関する最新のトピックを幅広く押さえた一冊です。OpenAIやLangChainの公式チュートリアルでも情報は得られますが、本書では体系立った構成と分かりやすいハンズオンが用意されているため、一通りの流れを効率よく学べるメリットがあります。
ポジティブな声としては「全体マップが見えやすい」「実務に直結しやすい」といった評価が目立ち、初心者から中級者を中心に好評を博しているのが印象的です。一方で、「Webサービスのみの前提で技術的にやや浅い」という指摘や「他のベンダー製モデルへの言及が少ない」という点がネガティブな意見として挙げられています。
総じて、これからRAGやAIエージェントの領域に踏み込んでみたい方、あるいはLangChain系の開発を要領よく学びたい方にとっては、有益なガイドブックになるでしょう。より高度なカスタマイズや複数LLMの比較を行いたい方は、本書の内容を踏まえつつ追加のドキュメントを参照するのがおすすめです。
LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門 (エンジニア選書)
- LangChain / LangGraphを活用し、RAGアプリからAIエージェントまで実装手順を解説。OpenAI APIとも組み合わせ、実践的に学べる内容が満載です。
- チャットAPIやプロンプトエンジニアリングを基礎から習得。18のデザインパターンを通じて、多彩なAIエージェント構築のポイントを網羅。ビジネス活用に役立つ知識が身につきます。
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