銀河鉄道

LangChainの標準関数[invoke]結果をもらうための統一された実行メソッド(2025年)

サムネイル
[LangChain].invoke()
結果をもらう
invoke

とにかく
invoke で答えをもらおう

.invoke() とは
  • LLMでもRetrieverでも「入力を渡して結果をもらう」ための標準メソッド
  • 値がほしい!ってときには invoke

ざっくり結論:invokeは「これ一つで全部動く」新しいルール

LangChain v0系 → v0.1.0 以降(1.0に向けた構造変更)

LangChainは v1.0 に向けて、
.run() とか .predict() とか .get_relevant_documents() とか色々あってややこしいやん!」
ってことで、
全部 .invoke() に統一しよってなったんや

result = component.invoke(input)

それがLLMでもRetrieverでも、Toolでも、同じように書ける。
だからLangChainの“構造設計”がスッキリする


「全部 invoke でいいんや!」って思えばOK

旧メソッド v.s. invoke

旧メソッド→ 新しい .invoke()
llm.predict(prompt)llm.invoke(prompt)
retriever.get_relevant_documents(query)retriever.invoke(query)
chain.run(input)chain.invoke(input)

なぜそれがええのか(構造的理由)

  • すべてのChain / Model / Tool に共通化できる
     → interfaceが一本化されて、複雑なif文とかいらんくなる!
  • LangChain Expression Language (LCEL) との連携も .invoke() ベース
     → 今後のフロー構築に必須になる

補足|「なぜinvokeに一本化された?」深掘り

すべてのChain / Model / Tool に共通化できる
→ interfaceが一本化されて、複雑なif文とかいらんくなる!

ここ、めっちゃ大事なとこ。

  • LangChainが構成部品(Component)指向になってて、どのモジュールも「.invoke()で反応する箱」に揃えようとしてる
  • それにより、LangChain Expression Language(LCEL)で「関数としてつなげやすくなる」=関数型思考と相性が良くなる

補足|invokeの制約や注意点

今はメリットメインやけど、たとえば:

  • Chainで複雑な返り値構造があるときに .invoke() だけだと読み解きにくい時もある
  • 明示的に .stream().batch() を使う場合とは別

ちなみに
古いメソッドを使うと
警告が出るよ

⚠️ LangChainからの警告(Deprecation)整理

retriever.get_relevant_documents().invoke() に置き換え予定

  • 修正案
docs = retriever.invoke(query)

llm.predict().invoke() に統一へ

  • 修正
answer = llm.invoke(prompt)

補足|langchain_community 関連の警告

LangChain のパッケージ構成の変更点

LangChain のバージョン 0.2.0 以降、以下のようにパッケージが分割されました:

  • langchain-core:LangChain のコア機能を提供
  • langchain:コア機能を利用するためのインターフェース
  • langchain-community:コミュニティが保守するサードパーティ統合
  • langchain-openai など:特定のプロバイダー向けの統合パッケージTECH BLOG+3LangChain+3LangChain+3

この変更により、langchain パッケージは langchain-community に依存しなくなりました。

そのため、以前のように langchain から直接インポートしていたクラスや関数は、今後は langchain-communitylangchain-openai などからインポートする必要があります。

OpenAIEmbeddings の import元が古い場合

  • 警告OpenAIEmbeddingslangchain_community では廃止予定
# 修正前(現在)
from langchain_community.embeddings import OpenAIEmbeddings

# 修正後
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

ChatOpenAI も同様に langchain_openai へ移行

# 修正前
from langchain_community.chat_models import ChatOpenAI

# 修正後
from langchain_openai import ChatOpenAI

🔧 対応優先順位

優先度対応内容理由
langchain_openai へ移行1.0対応の必須ステップ
.invoke() への移行将来の廃止対策だが、今は保留OK

著者

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月うさぎ

編集後記:
この記事の内容がベストではないかもしれません。

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