Qu’est-ce que LangChain ?

LangChain est un puissant framework open-source conçu pour simplifier la création d’applications utilisant des grands modèles de langage (LLM). Il fournit une interface standard pour “enchaîner” différents composants, permettant aux développeurs de créer des applications complexes, conscientes des données et agentiques. En connectant les LLM à des sources de données externes et en leur permettant d’interagir avec leur environnement, LangChain va au-delà des simples appels d’API pour construire des systèmes d’IA véritablement sophistiqués.

Fonctionnalités Clés

• Composants Modulaires : LangChain est construit sur un ensemble d’abstractions modulaires pour les modèles, les prompts, les index, la mémoire, les chaînes et les agents, qui peuvent être facilement combinés et personnalisés.
• Chaînes : Combinez les LLM avec d’autres composants pour exécuter une séquence d’opérations. Les chaînes simples lient un prompt et un LLM, tandis que les chaînes plus complexes peuvent impliquer plusieurs étapes et sources de données.
• Agents et Outils : Donnez aux LLM la capacité de prendre des décisions, d’effectuer des actions et d’observer les résultats. Vous pouvez fournir aux agents des “outils” (comme des moteurs de recherche, des API ou des bases de données) et ils décideront intelligemment lesquels utiliser pour accomplir une tâche.
• Génération Augmentée par Récupération (RAG) : Connectez les LLM à vos données privées. LangChain fournit des outils pour charger, transformer, stocker et interroger vos données, permettant au LLM de répondre à des questions basées sur des informations sur lesquelles il n’a pas été entraîné.
• Mémoire : Permettez aux chaînes ou aux agents de se souvenir des interactions précédentes, créant ainsi une expérience conversationnelle cohérente.

Cas d’Utilisation

• Chatbots Conscients du Contexte : Créez des chatbots intelligents capables d’accéder à des documents privés pour fournir des réponses précises et pertinentes.
• Systèmes de Questions-Réponses : Créez des systèmes capables de répondre à des questions sur des documents spécifiques, comme la base de connaissances interne d’une entreprise.
• Agents Autonomes : Développez des agents capables d’effectuer des tâches en plusieurs étapes, comme réserver un vol en interagissant avec une API de réservation ou effectuer des recherches en naviguant sur le web.
• Analyse de Données : Utilisez les LLM pour analyser des données structurées (provenant par exemple d’une base de données SQL) en donnant au modèle la capacité d’écrire et d’exécuter des requêtes.
• Résumé : Résumez automatiquement de longs documents, articles ou conversations.

Pour Commencer

Voici un exemple de type “Hello World” utilisant LangChain avec Python et OpenAI.

D’abord, installez les paquets nécessaires : ```bash pip install langchain langchain-openai

Ensuite, définissez votre clé API OpenAI comme variable d’environnement : ```bash export OPENAI_API_KEY=”votre-clé-api-ici”

Maintenant, vous pouvez créer une chaîne simple pour générer un nom d’entreprise : ```python from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

1. Initialiser le LLM

llm = ChatOpenAI(model=”gpt-3.5-turbo”)

2. Créer un modèle de prompt

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([ (“system”, “Vous êtes un consultant créatif en naming.”), (“user”, “Quel est un bon nom pour une entreprise qui fabrique des {product} ?”) ])

3. Créer un analyseur de sortie

output_parser = StrOutputParser()

4. Construire la chaîne en utilisant le LangChain Expression Language (LCEL)

chain = prompt | llm | output_parser

5. Invoquer la chaîne avec une entrée

response = chain.invoke({“product”: “bouteilles d’eau écologiques”})

print(response)

Tarification

Le framework principal LangChain est open-source et gratuit sous la licence MIT. L’entreprise propose également LangSmith, une plateforme compagnon pour le débogage, les tests, l’évaluation et la surveillance des applications LLM, qui fonctionne sur un modèle freemium avec des niveaux payants pour les fonctionnalités avancées et une utilisation plus élevée.