Tutoriel LangChain : guide pour créer des applications basées sur LLM

En termes simples, LangChain est une interface standardisée qui simplifie le processus de création d'applications d'IA. Il offre une variété d'outils que vous pouvez utiliser pour connecter différents composants et créer des workflows complexes. Cela inclut les LLM et divers types de sources de données. Lorsqu'un utilisateur interagit avec l'application, LangChain utilise ses connexions à un LLM pour traiter la requête et générer les réponses appropriées. Il peut également utiliser des informations et des données provenant de sources externes comme un document ou une base de données pour fournir des réponses plus précises et contextuellement pertinentes.

Par exemple, lorsqu'un utilisateur pose une question, LangChain utilise le LLM pour comprendre la question et formuler une réponse. Mais il s'appuie également sur une ou plusieurs sources de données externes pour améliorer sa réponse. Votre application est ainsi beaucoup plus intelligente et capable de gérer des requêtes complexes et spécialisées.

En substance, vous augmentez les capacités du LLM en lui fournissant des données plus pertinentes pour les problèmes que vous souhaitez qu'il résolve.

Disponible sous forme de package Python et TypeScript, il offre plusieurs fonctionnalités remarquables :

• Interaction avec le modèle : LangChain permet d'interagir avec n'importe quel modèle de langage, de gérer les entrées et d'extraire des informations des sorties.

• Intégration efficace : il assure une intégration efficace avec des plateformes d'IA populaires comme OpenAI et Hugging Face.

• Flexibilité et personnalisation : LangChain offre flexibilité, options de personnalisation et composants puissants pour créer une grande variété d'applications dans différents secteurs.

• Composants principaux : le framework se compose des bibliothèques LangChain, des modèles LangChain, de LangServe et de LangSmith, qui simplifient l'ensemble du cycle de vie de l'application.

• Interfaces standardisées : il fournit des interfaces standardisées, une gestion des prompts et des capacités mémoire, permettant aux modèles de langage d'interagir avec les sources de données.

Cette combinaison de fonctionnalités le rend flexible, rapide, évolutif et facile à utiliser, ce qui est une véritable aubaine pour tous les développeurs tentés de se lancer dans l'IA. 

LangChain est un framework modulaire qui s'intègre aux LLM. Il s'agit d'une interface standardisée qui simplifie les complexités et les difficultés liées à l'utilisation de différentes API de LLM : le processus d'intégration est identique pour GPT-4, LLaMA et tout autre LLM. LangChain propose également une sélection dynamique des LLM, permettant aux développeurs de choisir le modèle le plus adapté à la tâche spécifique qu'ils effectuent avec LangChain.

La conception modulaire facilite également le traitement et la transformation des données d'entrée en sorties exploitables. Il gère divers types de données, y compris le texte, le code et les formats multimédias, et fournit des outils pour le prétraitement, le nettoyage et la normalisation des données. L'objectif est de garantir que les données sont adaptées à l'utilisation par les LLM et peut impliquer la tokenisation, la normalisation et l'identification de la langue.

LangChain traite aussi les données de sortie du LLM, en les transformant dans des formats adaptés aux exigences spécifiques de l'application ou de la tâche. Cela inclut notamment la mise en forme du texte, la génération d'extraits de code et la fourniture de résumés de données complexes.

L'architecture de LangChain repose sur le concept de composants et de chaînes. Les composants représentent des modules réutilisables qui exécutent des tâches spécifiques, telles que le traitement de données d'entrée, la génération de formats de texte, l'accès à des informations externes ou la gestion de workflows. Les chaînes sont des séquences de composants qui fonctionnent ensemble pour atteindre un objectif plus large, comme résumer un document, générer des formats de texte créatifs ou fournir des recommandations personnalisées.

Dans LangChain, les termes "composants" et "modules" sont parfois employés de manière interchangeable, mais il existe une distinction subtile entre les deux : 

• Les composants sont les éléments du noyau de LangChain, représentant des tâches ou des fonctionnalités spécifiques. Ces systèmes sont généralement petits et ciblés, et peuvent être réutilisés dans différentes applications et workflows. 

• Les modules, en revanche, combinent plusieurs composants pour former des fonctionnalités plus complexes. LangChain fournit même des interfaces standard pour certains de ses modules principaux, y compris des modules mémoire (un bloc de construction réutilisable qui stocke et gère les données pour une utilisation par de grands modèles de langage) et des agents (une unité de contrôle dynamique qui orchestre des chaînes en fonction du retour en temps réel et de l'interaction utilisateur). 

De même que les composants, les modules sont réutilisables et peuvent être combinés pour créer des workflows encore plus complexes. C'est ce qu'on appelle une chaîne, où des séquences de composants ou de modules sont assemblées pour atteindre un objectif spécifique. Les chaînes sont fondamentales pour l'orchestration des workflows dans LangChain et sont essentielles pour créer des applications efficaces capables de gérer un large éventail de tâches.

LangChain s'intègre parfaitement aux LLM grâce à une interface standardisée. Mais son intégration ne se limite pas à la simple connexion : elle offre également plusieurs fonctionnalités qui optimisent l'utilisation des LLM pour le développement d'applications basées sur le langage :

• Gestion des prompts : LangChain vous permet d'élaborer des prompts efficaces qui aident les LLM à comprendre la tâche et à générer une réponse utile.

• Sélection dynamique des LLM : Cette fonctionnalité vous permet de sélectionner le LLM le plus approprié pour différentes tâches en fonction de facteurs tels que la complexité, les exigences de précision et les ressources de calcul.

• Intégration de la gestion de la mémoire : LangChain s'intègre aux modules de mémoire, ce qui signifie que les LLM peuvent accéder à des informations externes et les traiter.

• Gestion par agents : cela vous permet d'orchestrer des workflows complexes basés sur LLM qui s'adaptent à l'évolution des circonstances et aux besoins des utilisateurs.

Dans LangChain, la gestion des workflows consiste à orchestrer et à contrôler l'exécution des chaînes et des agents pour résoudre un problème spécifique. Il s'agit de gérer le flux de données, de coordonner l'exécution des composants et de veiller à ce que les applications répondent efficacement aux interactions des utilisateurs et à l'évolution des circonstances. Voici quelques-uns des principaux composants de la gestion des workflows :

• Orchestration des chaînes : LangChain coordonne l'exécution des chaînes afin de s'assurer que les tâches sont exécutées dans le bon ordre et que les données sont correctement transmises entre les composants.

• Gestion basée sur des agents : l'utilisation d'agents est simplifiée avec des modèles prédéfinis et une interface conviviale.

• Gestion de l'état : LangChain suit automatiquement l'état de l'application et fournit aux développeurs une interface unifiée pour accéder aux informations d'état et les modifier.

• Gestion de la simultanéité : LangChain gère les complexités de l'exécution simultanée, permettant aux développeurs de se concentrer sur les tâches et les interactions sans se soucier des problèmes de threading ou de synchronisation.

L'un des avantages de LangChain est qu'il ne nécessite que très peu de prérequis pour se lancer. Dans ce guide, nous utiliserons Python ; vous devrez donc avoir installé Python 3.8 ou une version ultérieure sur votre ordinateur. C'est tout !

La première étape consiste à installer le framework noyau LangChain. La façon la plus simple de le faire est d'utiliser cette commande PIP :

Pour créer cette application LangChain, ouvrez votre éditeur de texte ou IDE préféré et créez un nouveau fichier Python (.py) au même emplacement que data.txt. Vous allez créer une application très simple qui envoie un prompt au LLM GPT-3 d'OpenAI et affiche la réponse.

Vous cherchez quelque chose d'un peu plus avancé ? Consultez notre guide sur l'utilisation d'Amazon Bedrock avec Elasticsearch et Langchain.

En haut de votre script Python, ajoutez cette instruction d'importation pour extraire la classe OpenAI du module LLM de LangChain :

Il devrait être clair maintenant qu'en combinant la puissance des LLM avec le contexte et les informations supplémentaires des sources de données externes, LangChain vous offre des possibilités illimitées. Il est également remarquablement facile de démarrer, comme le montre ce tutoriel sur LangChain. Cette facilité d'utilisation, combinée à la flexibilité et à la puissance de LangChain, en fait une plateforme idéale pour développer un large éventail d'applications d'IA. Que vous développiez un chatbot, une application de questions-réponses ou un moteur de recherche, LangChain peut vous aider à créer des solutions innovantes et efficaces.

Lorsque vous êtes prêt, voici quatre méthodes qui vous aideront à révéler des informations exploitables à partir des données de votre entreprise :

1. Démarrez un essai gratuit et découvrez l'aide qu'Elastic peut apporter à votre entreprise.

2. Explorez nos produits. Découvrez le fonctionnement d'Elasticsearch Platform et comment nos solutions s'adaptent à vos besoins.

3. Découvrez comment intégrer l'IA générative dans votre entreprise.

4. Partagez cet article avec une personne de votre réseau qui pourrait être intéressée par son contenu. Partagez cet article par e-mail, sur LinkedIn, sur X ou sur Facebook.