LangChainのチュートリアルを触るために VScode から Jupyter Notebook の設定をしていたところ、仮想環境がカーネルに表示されず詰まったので、手順をメモ。

🧪 作業環境

1. 仮想環境の作成とアクティベート

python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate

仮想環境が有効になっている状態で以下を実行：

pip install ipykernel jupyter

他にも使いたいライブラリ（例：langchain）があればこのタイミングで入れてOK。

python -m ipykernel install --user --name=myenv --display-name "Python (myenv)"

jupyter kernelspec list

出力例：

Available kernels:
  myenv      /Users/*****/Library/Jupyter/kernels/myenv
  python3    /Users/*****/path/to/python3

仮想環境を登録したのに、VSCodeに出てこないことがあります。
その場合は、以下の順で試してみてください：

VSCodeを再起動
→ 一番手軽＆効果的。大抵これで直ります。
VSCodeのPython拡張機能を確認
→ 「拡張機能」パネルで「Python」が有効かどうかチェック。
コマンドパレットでインタプリタを選択
Cmd + Shift + P を押してコマンドパレットを開く
「Python: Select Interpreter」を選択
表示されたリストから myenv を選択！
もしリストに出てこなければ、一番下の「Enter interpreter path」→「Find」を選び、/Users/*****/myenv/bin/python を指定。
コマンドパレットで再読み込み
Cmd + Shift + P で再びコマンドパレットを開く
「Reload Window」を実行
Jupyter Extensionの再インストール
Python拡張と併せて「Jupyter」も一度削除→再インストール
それでも出ないときは
jupyter kernelspec list でパスが正しいか確認
myenv の中に ipykernel がインストールされているかチェック

以下のコードを実行して、仮想環境が正しく設定されているか確認します。

import sys
print(sys.executable)

仮想環境のパスが出れば成功です！🎉

pip install langchain

依存ライブラリも自動で入りますが、必要に応じて openai, dotenv, chromadb なども追加して使えます。

📝 まとめ

チュートリアル実行時にブラウザを使用したくなかったので、VScode上で動作するように環境を設定しました。
※この記事は生成AIを活用して作成したので、読みにくかったらすみません。