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Présentation de LangChain

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LangChain est un framework d'orchestration open-source conçu pour faciliter le développement d'applications exploitant la puissance des grands modèles linguistiques (LLM). Lancé par Harrison Chase en octobre 2022, il s'est rapidement imposé comme l'un des projets open-source les plus dynamiques sur GitHub. Malgré un engouement initial qui s'est stabilisé, LangChain demeure un outil incontournable grâce à sa flexibilité et à sa capacité d'intégration avec de multiples sources de données et workflows.

Thèmes principaux​

Orchestration des LLM​

LangChain permet de coordonner l'utilisation de plusieurs LLM, offrant la possibilité d'utiliser différents modèles pour l'interprétation des requêtes et la génération des réponses. Il fournit un environnement centralisé pour le développement d'applications LLM.

Abstractions pour simplifier le développement​

Le framework propose des abstractions qui facilitent la programmation d'applications LLM, en masquant la complexité technique derrière des concepts et étapes courants, à la manière d'un thermostat qui simplifie le contrôle de la température.

Modularité et composabilité​

LangChain est structuré autour de modules indépendants et réutilisables, qui peuvent être combinés ("chaînés") pour créer des applications complexes et personnalisées.

Intégration avec des données externes​

Une fonctionnalité clé de LangChain est la possibilité de connecter les LLM à des sources de données externes, non incluses dans leurs données d'entraînement, via le concept d'indexes.

Gestion de la mémoire​

LangChain propose des outils pour doter les applications d'une mémoire, permettant de conserver l'historique des conversations ou d'en générer des résumés.

Concepts et composants clés​

  • Support multilingue : Disponible en bibliothèques Python et JavaScript.
  • Interface générique pour les LLM : Permet d'utiliser presque n'importe quel LLM (propriétaire ou open source) via une interface standardisée, nécessitant généralement une clé API.
  • Prompts et PromptTemplate : Formalise la création des instructions (prompts) pour les LLM, facilitant l'intégration d'exemples ou de formats de sortie sans codage manuel.
  • Chaînes (Chains) : Constituent le cœur des workflows, enchaînant des fonctions où la sortie de l'une devient l'entrée de la suivante.
  • Indexes : Désignent collectivement les sources de données externes accessibles par les LLM.
  • Chargeurs de documents (Document Loaders) : Importent des données depuis des applications tierces (Dropbox, Google Drive, YouTube, Airtable, pandas, MongoDB, etc.).
  • Bases de données vectorielles : Permettent la gestion et la recherche efficace de données sous forme d'embeddings vectoriels.
  • Séparateurs de texte (Text Splitters) : Découpent le texte en segments sémantiquement pertinents.
  • Agents : Utilisent un LLM comme moteur de raisonnement pour déterminer quelles actions entreprendre et à quel moment, en s'appuyant sur une liste d'outils et l'historique des étapes.

Cas d'utilisation​

  • Chatbots : Intégration contextuelle dans les canaux de communication et workflows existants.
  • Résumé de texte : Résumer des articles, emails, documents, etc.
  • Réponse aux questions : Extraire des informations pertinentes à partir de documents ou bases de connaissances.
  • Augmentation de données : Générer des données synthétiques pour l'apprentissage automatique.
  • Agents virtuels : Automatiser des processus décisionnels et des actions via des LLM.

Outils connexes​

  • LangServe : Permet de déployer des chaînes sous forme d'API REST.
  • LangSmith : Outils de surveillance, d'évaluation et de débogage des applications LangChain.

Conclusion​

LangChain est un framework puissant et flexible qui simplifie la création d'applications exploitant les grands modèles linguistiques. Grâce à ses abstractions, sa modularité et ses capacités d'intégration, il rend le développement d'applications LLM plus accessible, efficace et évolutif.