第54回：複数のLLMを使い分けるには？LangChainの工夫

Hello there, ('ω')ノ

「この質問、GPT-4じゃなくてもいいのでは…？」

RAG（検索拡張型生成）やAIエージェントを構築していると、
こんな疑問がわいてきませんか？

「ちょっとした処理に毎回GPT-4を使うのはコストがもったいない…」
「画像処理ならGeminiのほうが得意かも」
「出力の安定性はClaudeのほうが高い気がする」

実は、こうしたニーズに応えるのが、LangChainによる「LLMの使い分け」設計です！

💡 複数のLLMを使うと何がうれしいの？

メリット	内容
✅ コスト最適化	高精度が必要な処理だけGPT-4、他はGPT-3.5やClaudeを使う
✅ 得意分野の使い分け	画像 → Gemini、要約 → Claude、長文処理 → GPT-4 Turbo など
✅ 障害回避	API制限や障害時にも「代替モデル」に自動切り替えが可能
✅ パフォーマンスチューニング	レスポンス時間・安定性・生成スタイルを使い分けて最適化

🧠 具体的にはどう使い分ける？

📌 用途別 LLM の得意分野マップ（2024年現在の傾向）

処理	おすすめモデル	理由
高精度な要約	Claude 2 / 3	文脈保持と簡潔表現に強い
大量のデータ処理	GPT-4 Turbo	コンテキストウィンドウが最大級
コスパ重視の応答	GPT-3.5	基本的な応答ならこれで十分
表・図・画像の理解	Gemini Pro Vision	マルチモーダルに強い
会話の一貫性	Claude	長い対話の流れを保ちやすい

🛠 LangChainで複数LLMを使い分ける方法

LangChainでは、複数のLLMを条件付きで切り替える設計が可能です。

✅ 方法①：目的に応じて明示的に分岐

from langchain.chat_models import ChatOpenAI, ChatAnthropic

gpt4 = ChatOpenAI(model_name="gpt-4")
claude = ChatAnthropic(model_name="claude-2")

def select_llm(task_type):
    if task_type == "要約":
        return claude
    elif task_type == "分析":
        return gpt4

➡ タスクに応じて適切なモデルを選ぶロジックを組み込めます。

✅ 方法②：ルーター（RouterChain）で自動選択

LangChainのRouterChainを使えば、入力内容に応じて自動でLLMを振り分けることも可能です。

from langchain.chains.router import MultiPromptChain

router_chain = MultiPromptChain.from_prompts({
    "画像説明": gemini_prompt,
    "テキスト要約": claude_prompt,
    "その他": gpt4_prompt
}, default_chain=gpt35_chain)

➡ ルールベースでもLLM選定を自動化できます！

✅ 方法③：冗長化（フェイルオーバー）も可能

try:
    response = gpt4_chain.run(input)
except Exception:
    response = claude_chain.run(input)  # 代替モデルで再実行

➡ API障害時でも、システムが止まらない設計が可能です。

🧪 運用上の注意点

注意点	解説
レスポンスの形式が異なる	各モデルで出力形式や構文が微妙に違うので、事前に正規化処理を用意する
同じプロンプトでも出力がブレる	モデルごとにプロンプトを最適化（チューニング）しておく
利用コストの管理	複数モデルのAPI使用量を個別にモニタリングする仕組みが必要
デバッグが複雑になる	ログに「どのモデルが使われたか」を記録しておくことが大切

🎯 使い分けパターンの設計例（実務向け）

タスク	使用LLM	理由
社内FAQ応答（基本）	GPT-3.5	コストと速度を優先
複雑な社内規定の要約	Claude 2	簡潔さと正確さのバランスが良い
商品マニュアルの読み取り	GPT-4 Turbo	大容量コンテキストに対応
PDF内の図・表の理解	Gemini Pro Vision	画像対応モデルで構成分析が可能

✅ まとめ：LLMを選ぶ力が、RAG活用の“差”をつくる！

LLMは「どれか1つ」ではなく、用途に応じて組み合わせる時代へ
LangChainを使えば、LLMの切り替え・併用・自動化も簡単に実装可能
コスト・精度・パフォーマンスの最適解を追求するには、LLMの特性を活かした設計がカギ！

Best regards, (^^ゞ

Shikata Ga Nai

Private? There is no such things.