Flux de travail LangChain

LangChain fonctionne comme un framework pour construire des applications alimentées par des modèles de langage (LLM). Voici une analyse technique du fonctionnement de LangChain :

Flux de travail principal

1. Traitement de l'entrée :
   L'entrée utilisateur (question, prompt, document, etc.) est reçue par le pipeline de LangChain.

2. Construction du prompt :
   LangChain utilise des modèles de prompt, permettant l’insertion dynamique de variables et de contexte selon le type d’entrée et les exigences de la tâche.

3. Assemblage de la chaîne :
   Une chaîne est configurée, définissant une séquence d’actions—par exemple, interroger des LLM, utiliser des APIs d’outils ou récupérer des documents. Les chaînes peuvent être :

   • Simples (LLMChain) : Envoie du prompt au modèle, obtention du résultat.
   • Composites (SequentialChain, RouterChain) : Combinaison de plusieurs étapes, routage selon l’entrée.

4. Intégration d’outils/composants :
   LangChain intègre des outils externes via les interfaces Tool ou Agent, tels que :

   • Moteurs de recherche
   • APIs (maths, météo, bases de données)
   • Chargeurs de documents (PDFs, pages web) Cela permet au modèle d’enrichir ses réponses avec des connaissances ou des calculs externes.

5. Utilisation de Retriever/Mémoire :

   • Retriever : Utilisé pour récupérer les documents pertinents d’un ensemble de données (magasins de vecteurs, bases de données) à l’aide du contexte (ex : recherche par similarité).
   • Mémoire : Stocke les dialogues précédents ou interactions pour assurer la continuité du contexte.

6. Appel du modèle :
   Le prompt prétraité est envoyé au LLM configuré (OpenAI, Azure, Cohere, etc.) via leurs APIs, ou localement, dans le cas de modèles open source.

7. Post-traitement :
   Les sorties reçues sont analysées, reformatées ou transmises à d’autres chaînes ou outils comme défini dans le flux de travail (ex : extraction de réponses, résumé, enchaînement de tâches).

8. Remise de la sortie :
   La sortie finale—réponse, texte enrichi ou action—est délivrée à l’utilisateur ou au composant en aval.

Composants architecturaux clés

• PromptTemplate : Génère dynamiquement les prompts.
• LLM/ChatModel : Encapsule le modèle de langage réel.
• Chain : Orchestration des appels séquentiels/compositifs.
• Tool/Agent : Plugins pour interagir avec des ressources externes. Les agents décident quels outils invoquer en fonction du raisonnement généré par le LLM.
• Memory : Gère le contexte/historique à court terme (chat récent) et à long terme.

Exemple (Simplifié)

from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate

template = "Quels sont les trois plus grands pays par superficie ?"
prompt = PromptTemplate(template=template)
llm = OpenAI()
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

result = chain.run({})

Résumé

LangChain orchestre les applications LLM en traitant l’entrée, en assemblant intelligemment les prompts et les chaînes, en intégrant des outils/mémoires et en gérant des flux de travail complexes—permettant des opérations de modèles de langage robustes, composables et conscientes du contexte.