Guide d'utilisation de LangChain

Pourquoi LangChain est-il important ?

LangChain est un cadre qui simplifie le processus de création d'interfaces d'application d'IA générative. Les développeurs qui travaillent sur ces types d'interfaces utilisent divers outils pour créer des applications NLP avancées ; LangChain rationalise ce processus. Par exemple, les LLM doivent accéder à de grands volumes de données. LangChain organise donc ces grandes quantités de données de manière à ce qu'elles soient facilement accessibles.

En outre, les modèles GPT (generative pre-trained transformer) sont formés sur des données disponibles jusqu'à un moment précis, appelé date limite de connaissance. Alors que les modèles sont souvent mis à jour pour repousser cette date, LangChain peut connecter les modèles d'IA directement aux sources de données pour leur permettre de connaître les données récentes sans limitations.

Quels sont les avantages de LangChain ?

LangChain offre de nombreux avantages, dont les suivants :

• Open source et avantages pour la communauté. En tant que framework open source, LangChain se nourrit des contributions de la communauté et de la collaboration, et est facilement accessible sur des plateformes telles que GitHub. Les développeurs peuvent innover en accédant à une mine de ressources, de tutoriels, de documentation et de support de la part des autres utilisateurs de LangChain.
• Conception modulaire. L'architecture modulaire de LangChain permet aux développeurs de mélanger, d'assortir et de personnaliser les composants pour répondre à des besoins spécifiques.
• Développement simplifié. LangChain offre une interface standardisée qui permet aux développeurs de passer facilement d'un LLM à l'autre, de rationaliser les flux de travail et de réduire la complexité de l'intégration. Par exemple, ils peuvent passer d'un LLM à l'autre à partir de fournisseurs tels qu'OpenAI ou Hugging Face avec un minimum de modifications du code.
• Réutilisation des LLM. LangChain permet aux organisations de réutiliser les LLM pour des applications spécifiques à un domaine sans recyclage, ce qui permet aux équipes de développement d'améliorer les réponses des modèles avec des informations exclusives, telles que des résumés de documents internes. Le flux de travail RAG (retrieval-augmented generation) améliore encore la précision des réponses et réduit l'hallucination des modèles d'IA générative en introduisant des informations pertinentes pendant l'invite.
• Applications interactives. LangChain permet de créer des applications interactives grâce à la communication en temps réel avec les modèles linguistiques. Par exemple, ses composants modulaires peuvent être utilisés pour créer des applications interactives telles que des chatbots et des assistants d'IA qui impliquent les utilisateurs en temps réel.

Quelles sont les caractéristiques de LangChain ?

LangChain est composé des modules suivants qui garantissent le bon fonctionnement des multiples composants nécessaires à la création d'une application de PNL efficace :

• Interaction avec le modèle. Également appelé Model I/O, ce module permet à LangChain d'interagir avec n'importe quel modèle de langage et d'effectuer des tâches telles que la gestion des entrées du modèle et l'extraction d'informations à partir de ses sorties.
• Modèles d'invites (prompts). LangChain comprend des modules de modèles d'invites qui permettent aux développeurs de créer des invites structurées pour les LLM. Ces modèles peuvent incorporer des exemples et spécifier des formats de sortie, facilitant ainsi des interactions plus fluides et des réponses plus précises de la part des modèles.
• Connexion et récupération des données. Les données auxquelles les LLM ont accès peuvent être transformées, stockées dans des bases de données et extraites de ces bases de données par le biais de requêtes avec ce module.
• Chaînes. L'utilisation de LangChain pour construire des applications plus complexes peut nécessiter d'autres composants ou même plus d'un LLM. Ce module relie plusieurs LLM à d'autres composants ou LLM. C'est ce qu'on appelle une chaîne LLM.
• Agents. Le module agent permet aux LLM de décider des meilleures étapes ou actions à entreprendre pour résoudre les problèmes. Il orchestre une série de commandes complexes destinées aux LLM et à d'autres outils afin qu'ils répondent à des demandes spécifiques.
• La mémoire. Le module de mémoire permet à un MLD de se souvenir du contexte de ses interactions avec les utilisateurs. En fonction de l'utilisation spécifique, une mémoire à court terme et une mémoire à long terme peuvent être ajoutées à un modèle.
• Modules de récupération. LangChain soutient le développement de systèmes RAG avec des outils de transformation, de stockage et d'extraction d'informations pour améliorer les réponses des modèles linguistiques. Les développeurs peuvent ainsi produire des représentations sémantiques avec des enchâssements de mots et les stocker dans des bases de données vectorielles locales ou basées sur le cloud.

Que sont les intégrations LangChain ?

LangChain construit généralement des applications en utilisant des intégrations avec des fournisseurs de LLM et des sources externes où les données peuvent être trouvées et stockées. Par exemple, LangChain peut créer des chatbots ou des systèmes de réponse aux questions en intégrant un LLM à des sources de données ou à des magasins, y compris des bases de données relationnelles ou graphiques, des fichiers texte, des bases de connaissances ou des données non structurées. Cela permet à une application de prendre le texte entré par l'utilisateur, de le traiter et d'extraire les meilleures réponses de n'importe laquelle de ces sources. En ce sens, les intégrations LangChain utilisent la technologie NLP la plus récente pour créer des applications efficaces.

D'autres intégrations potentielles incluent les plateformes de stockage en nuage, telles que Amazon Web Services, Google Cloud et Microsoft Azure, ainsi que les bases de données vectorielles. Une base de données vectorielle permet de stocker de grands volumes de données à haute dimension, telles que des vidéos, des images et des textes longs, sous forme de représentations mathématiques qui facilitent l'interrogation et la recherche de ces éléments de données par une application.

Comment créer des invites dans LangChain

Les invites servent d'entrées au LLM et lui donnent l'ordre de renvoyer une réponse, qui est souvent une réponse à une requête. Cette réponse est également appelée sortie. Une invite doit être conçue et exécutée correctement pour augmenter la probabilité d'une réponse bien rédigée et précise de la part d'un modèle de langage. C'est pourquoi l'ingénierie de l'invite est une science émergente qui a fait l'objet d'une attention accrue ces dernières années.

Les prompts peuvent être générés facilement dans les exécutions LangChain à l'aide d'un modèle de prompt, qui sert d'instructions pour le LLM sous-jacent. Les modèles de prompts peuvent être plus ou moins spécifiques. Ils peuvent être conçus pour poser des questions simples à un modèle de langage. Ils peuvent également être utilisés pour fournir un ensemble d'instructions explicites à un modèle de langage avec suffisamment de détails et d'exemples pour obtenir une réponse de haute qualité.

Avec la programmation Python, LangChain dispose d'un modèle de prompt prédéfini qui prend la forme d'un texte structuré. Les étapes suivantes sont nécessaires pour l'utiliser :

1. Installer Python. Une version récente de Python doit être installée. Une fois le terminal Python ouvert, entrez la commande suivante pour installer le strict minimum de LangChain pour les besoins de cet exemple :

pip install langchain

1. Ajouter des intégrations. LangChain nécessite généralement au moins une intégration. OpenAI en est un excellent exemple. Pour utiliser les interfaces de programmation d'applications LLM d'OpenAI, un développeur doit créer un compte sur le site web d'OpenAI et récupérer la clé d'accès à l'API. Ensuite, à l'aide de l'extrait de code suivant, il doit installer le paquetage Python d'OpenAI et saisir la clé d'accès aux API :

pip install openai
from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(openai_api_key="...")

1. Importer le modèle de prompt. Une fois ces étapes de base terminées, la méthode du modèle de prompt de LangChain doit être importée. C'est ce que fait l'extrait de code ci-dessous :

from langchain import PromptTemplate
prompt_template = PromptTemplate.from_template(
 "Tell me an {adjective} fact about {content}."
)
prompt_template.format(adjective="interesting", content="zebras")
"Tell me an interesting fact about zebras."

Dans ce scénario, le modèle linguistique devrait prendre les deux variables d'entrée - l'adjectif et le contenu - et produire en sortie un fait fascinant sur les zèbres.

Comment développer des applications en LangChain

LangChain est conçu pour développer des applications utilisant les fonctionnalités des modèles de langue. Il existe différentes façons d'y parvenir, mais le processus comprend généralement les étapes clés suivantes :

1. Mise en place de l'environnement. La première étape consiste à installer LangChain avec toutes les dépendances nécessaires. En outre, les développeurs doivent s'assurer qu'ils ont accès à une API LLM, telle que OpenAI, et obtenir la clé API pour l'intégration.
2. Définir l'application. Un développeur d'application doit d'abord définir un cas d'utilisation spécifique pour l'application. Cela signifie également qu'il faut déterminer sa portée, y compris les exigences telles que les intégrations, les composants et les LLM nécessaires.
3. Construire la fonctionnalité. Les développeurs utilisent les prompts pour construire la fonctionnalité ou la logique de l'application prévue.
4. Personnaliser les fonctionnalités. LangChain permet aux développeurs de modifier leur code pour créer des fonctionnalités personnalisées qui répondent aux besoins du cas d'utilisation et façonnent le comportement de l'application.
5. Affiner les MLD. Il est important de choisir le LLM approprié pour le travail et de l'ajuster pour qu'il réponde aux besoins du cas d'utilisation.
6. Nettoyer les données. L'utilisation de techniques de nettoyage des données garantit des ensembles de données propres et exacts. Des mesures de sécurité doivent également être prises pour protéger les données sensibles.
7. Test. Les tests réguliers des applications LangChain permettent de s'assurer de leur bon fonctionnement.

LangChain vs. LangSmith

LangChain et LangSmith jouent des rôles spécifiques dans le paysage des applications LLM. Le cadre LangChain aide les développeurs à créer des applications basées sur le LLM en proposant des outils qui permettent de créer des flux de travail complexes et d'intégrer différents composants.

La plateforme LangSmith est axée sur le contrôle, le test, le débogage et l'évaluation de ces applications en production afin de s'assurer qu'elles fonctionnent de manière fiable et efficace.

Essentiellement, LangChain aide à la création d'applications, tandis que LangSmith améliore leur gestion opérationnelle et l'assurance qualité.

LangChain vs. LangGraph

Tout comme LangChain et LangSmith, LangGraph est également un cadre pour les LLM. LangChain offre une interface standard pour construire des applications simples et des flux de travail utilisant des chaînes linéaires et des flux de recherche.

En revanche, LangGraph s'appuie sur LangChain en permettant la création de graphes cycliques, ce qui facilite le développement d'applications complexes, avec état et multi-acteurs. Cette caractéristique permet de mieux contrôler les interactions, y compris les chemins conditionnels et les possibilités d'intervention humaine, ce qui rend LangGraph adapté au développement de logiciels avancés basés sur des agents.

Exemples et cas d'utilisation de LangChain

Les applications basées sur le LLM que LangChain est capable de construire peuvent être appliquées à de multiples cas d'utilisation avancés dans diverses industries et marchés verticaux, tels que les suivants :

• Chatbots de service à la clientèle. LangChain permet aux applications de chat avancées de traiter des questions complexes et des transactions d'utilisateurs. Ces applications peuvent comprendre et maintenir le contexte de l'utilisateur tout au long de la conversation, de la même manière que ChatGPT. L'IA est largement utilisée pour améliorer l'expérience et le service client.
• Assistants de codage. Il est possible de créer des assistants de codage avec l'aide de LangChain. En utilisant LangChain et l'API d'OpenAI, les développeurs peuvent créer un outil pour aider les personnes travaillant dans le secteur technologique à améliorer leurs compétences en matière de codage et à accroître leur productivité.
• Soins de santé. L'IA a fait son entrée dans les soins de santé de plusieurs manières. Les applications LangChain centrées sur le LLM aident les médecins à poser des diagnostics. Elles automatisent également les tâches administratives répétitives, telles que la prise de rendez-vous avec les patients, ce qui permet au personnel soignant de se concentrer sur des tâches plus importantes.
• Marketing et commerce électronique. Les entreprises utilisent des plates-formes de commerce électronique dotées de fonctionnalités de gestion du cycle de vie pour mieux attirer les clients et élargir leur base de clientèle. Une application capable de comprendre les habitudes d'achat des consommateurs et les descriptions de produits peut générer des recommandations de produits et des descriptions convaincantes pour les clients potentiels.
• Tâches de résumés. LangChain peut aider à condenser de grands volumes de texte en résumés concis. Ceci est particulièrement utile dans des domaines tels que le journalisme, la recherche et la création de contenu, où des informations vitales doivent être accessibles rapidement.
• Augmentation des données. LangChain peut enrichir les données en générant de nouvelles données qui ressemblent aux données existantes. Il s'agit notamment de créer des variantes des données en les paraphrasant ou en modifiant légèrement leur contexte. L'enrichissement des données est utile pour former des modèles d'apprentissage automatique et développer de nouveaux ensembles de données.
• Adaptation des médias. LangChain peut aider l'industrie du divertissement en permettant le doublage et le sous-titrage des contenus, rendant ainsi les films et les émissions de télévision accessibles à un public plus large. Cela améliore l'expérience du spectateur et élargit la portée internationale du contenu.

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