LangChain

LangChain est un framework open source conçu pour simplifier le développement d'applications alimentées par des modèles linguistiques de grande taille (LLM). Si les LLM tels que GPT-4 sont puissants en eux-mêmes, ils fonctionnent souvent de manière isolée, sans connaissance des données en temps réel ou du contexte commercial spécifique. LangChain sert de pont, permettant aux développeurs d'enchaîner divers composants, tels que des invites, des modèles et des sources de données externes, afin de créer des applications sophistiquées et sensibles au contexte. En gérant la complexité de ces interactions, LangChain permet aux systèmes d'intelligence artificielle (IA) de raisonner sur des problèmes et de prendre des mesures en fonction d'entrées dynamiques.

Composants essentiels de LangChain

Le cadre s'articule autour de plusieurs concepts modulaires qui fonctionnent ensemble pour améliorer les flux de travail du traitement du langage naturel (NLP) .

• Chaînes : élément fondamental, une chaîne est une séquence d'appels à un LLM ou à d'autres utilitaires. Par exemple, une chaîne simple peut prendre en charge les entrées d'un utilisateur, les formater à l'aide d'un modèle d'ingénierie de prompt, puis les transmettre à un modèle afin de générer une réponse. Les chaînes plus complexes peuvent séquencer plusieurs appels, où la sortie d'une étape devient l'entrée de la suivante.
• Agents : contrairement aux chaînes, qui suivent une séquence codée en dur, un agent IA utilise un LLM comme moteur de raisonnement pour déterminer les actions à entreprendre et dans quel ordre. Les agents peuvent interroger des API, effectuer des recherches sur le web ou accéder à des bases de données pour répondre à des questions qui nécessitent des connaissances actualisées.
• Récupération : Afin d'ancrer les réponses du modèle dans des données factuelles, LangChain facilite la génération augmentée par la récupération (RAG). Cela implique de récupérer des documents pertinents à partir d'une base de données vectorielle en fonction des requêtes des utilisateurs et de les intégrer dans la fenêtre contextuelle du modèle.
• Mémoire : les LLM standard sont sans état, ce qui signifie qu'ils oublient les interactions précédentes. LangChain fournit des composants de mémoire qui permettent aux chatbots de conserver le contexte tout au long d'une conversation, imitant ainsi la continuité d'un dialogue humain .

Applications concrètes

LangChain joue un rôle déterminant dans le passage de l'IA générative des cahiers d'expérimentation aux environnements de production dans divers secteurs.

1. Discutez avec vos données (RAG) : l'une des applications les plus courantes est la recherche d'entreprise. Les entreprises utilisent LangChain pour intégrer la documentation interne, les PDF ou les manuels techniques dans un index consultable. Lorsqu'un employé pose une question, le système récupère le paragraphe pertinent et le transmet au LLM, garantissant ainsi que la réponse est précise et fondée sur les données de l'entreprise plutôt que sur des hallucinations. Cela améliore considérablement la distillation des connaissances au sein des organisations.
2. Analyse multimodale : LangChain peut orchestrer des flux de travail qui combinent du texte avec d'autres modalités, telles que la vision par ordinateur (CV). Par exemple, un système de sécurité pourrait utiliser la détection d'objets pour identifier le personnel non autorisé, puis déclencher un agent LangChain pour rédiger un rapport d'incident et l'envoyer par e-mail à un superviseur.

Intégration avec la vision par ordinateur

La synergie entre les données visuelles structurées et le raisonnement linguistique est un domaine de développement très prometteur. Les développeurs peuvent utiliser des modèles performants tels que Ultralytics pour extraire des informations détaillées à partir d'images, telles que le nombre d'objets, les classes ou les emplacements, et transmettre ces données structurées à un workflow LangChain pour une analyse plus approfondie ou une description en langage naturel.

Ce qui suit Python montre comment extraire les noms des classes détectées à l'aide d'un Ultralytics , créant ainsi un contexte textuel qui peut être intégré dans une chaîne linguistique en aval.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 model to generate structured data for a chain
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Run inference on an image URL
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Extract detection class names to feed into a LangChain prompt
detections = [model.names[int(c)] for c in results[0].boxes.cls]

# Format the output as a context string for an LLM
chain_input = f"The image contains the following objects: {', '.join(detections)}."
print(chain_input)

Termes clés distinctifs

Il est important de différencier LangChain des technologies qu'elle orchestre :

• LangChain vs. LLMs: Le LLM (par exemple, GPT-4 d'OpenAI ou Claude Anthropic) est le « cerveau » qui traite et génère du texte. LangChain est l'« échafaudage » ou l'infrastructure qui relie ce cerveau aux pipelines de prétraitement des données, aux API et aux interfaces utilisateur .
• LangChain vs. Prompt Engineering: Le prompt engineering consiste à créer le texte optimal pour obtenir le meilleur résultat possible d'un modèle. LangChain automatise la gestion de ces prompts, permettant ainsi la création de modèles de prompts dynamiques qui sont remplis de données de manière programmatique avant d'être envoyés au modèle.

Pour les développeurs qui cherchent à créer des systèmes d'IA robustes, la documentation officielle de LangChain fournit des informations techniques approfondies , tandis que la Ultralytics offre les outils nécessaires pour intégrer des capacités de vision de pointe dans ces flux de travail intelligents. De plus, les utilisateurs peuvent tirer parti de la Ultralytics pour gérer les ensembles de données et les pipelines de formation qui alimentent ces systèmes multimodaux avancés.