LangChain

LangChain est un framework open source conçu pour simplifier la création d'applications utilisant des Grands Modèles de Langue (LLM). Il fournit une interface standard pour les "chaînes", qui sont des séquences d'appels pouvant inclure des invites LLM, d'autres chaînes ou des outils externes. L'idée principale est de permettre aux développeurs de construire des applications plus puissantes, conscientes du contexte et axées sur les données en connectant des LLM comme GPT-4 à des sources de données externes et à des modules de calcul. Cela permet aux modèles de dépasser leurs connaissances pré-entraînées et d'interagir avec le monde de manière plus dynamique. Vous pouvez explorer davantage ses capacités grâce à la documentation officielle de LangChain et au dépôt GitHub de LangChain.

Fonctionnement de LangChain : Chaînes et agents

L'architecture modulaire de LangChain est construite autour de deux concepts clés : les chaînes et les agents. Cette structure aide à gérer la complexité des interactions entre les LLM, les sources de données et d'autres outils.

• Chaînes : Ce sont les éléments de base de LangChain. Une chaîne représente une séquence d'opérations, où la sortie d'une étape devient l'entrée de la suivante. Une chaîne simple peut prendre l'entrée de l'utilisateur, la formater à l'aide d'un modèle d'invite, puis l'envoyer à un LLM. Des chaînes plus complexes peuvent relier plusieurs LLM ou d'autres outils pour effectuer des tâches sophistiquées comme la synthèse de documents suivie d'une analyse des sentiments. Le cadre facilite l'enchaînement des invites pour ces flux de travail en plusieurs étapes.
• Agents : Les agents sont un type de chaîne plus avancé qui utilise un LLM comme moteur de raisonnement. Un agent peut décider quels outils utiliser et dans quel ordre pour atteindre un objectif. Par exemple, si on lui demande « Quel temps faisait-il à Paris hier et quelle est la capitale de la France ? », un agent pourrait d'abord utiliser un outil de recherche pour trouver la météo, puis accéder à ses connaissances internes pour répondre à la deuxième partie de la question. Cela permet une résolution de problèmes dynamique et flexible, faisant des agents un élément central de l'IA agentique.

Applications concrètes

LangChain permet le développement d'une large gamme d'applications d'IA sophistiquées en comblant le fossé entre les LLM et les systèmes externes.

1. Question-Réponse sur des Documents Privés : L'un des cas d'utilisation les plus courants est la construction d'un système capable de répondre à des questions basées sur un ensemble spécifique de documents, tels que la base de connaissances interne d'une entreprise ou une collection d'articles de recherche. LangChain met en œuvre cela en utilisant une technique appelée génération augmentée par récupération (RAG). Elle récupère d'abord des portions de texte pertinentes à partir d'une base de données vectorielle, puis transmet ce contexte à un LLM, qui génère une réponse précise basée sur les informations fournies. Cela permet de surmonter la limitation des données d'entraînement statiques d'un LLM.
2. Agents d'IA autonomes : LangChain est utilisé pour créer des agents autonomes capables d'effectuer des tâches en interagissant avec divers outils logiciels et API. Par exemple, un agent d'assistant personnel pourrait être créé pour gérer un calendrier, prendre des rendez-vous et envoyer des e-mails en utilisant des outils tels que l'API Google Agenda et un client de messagerie. Ces agents démontrent une forme d'intelligence artificielle étroite (ANI) axée sur des tâches spécifiques et déléguées.

LangChain et concepts connexes

Il est utile de distinguer LangChain des termes connexes dans l'écosystème de l'IA :

• LLM vs. LangChain : Les LLM (par exemple, Gemini de Google, Llama de Meta) sont les modèles de base qui comprennent et génèrent du texte. LangChain est un framework qui utilise ces LLM comme composants pour construire des applications. Il orchestre l'interaction entre les LLM et d'autres outils ou sources de données.
• Ingénierie des invites (Prompt Engineering) vs. LangChain : L'ingénierie des invites est l'art de concevoir des entrées efficaces pour les LLM. LangChain fournit des outils tels que des modèles d'invites pour rendre l'ingénierie des invites plus systématique et évolutive au sein d'une application, mais sa portée est beaucoup plus large, incluant la gestion de l'état, l'intégration d'outils et la mémoire.
• Hugging Face Transformers vs. LangChain : La bibliothèque Hugging Face Transformers donne accès à des milliers de modèles pré-entraînés et d'outils pour le réglage fin et leur exécution. LangChain s'intègre souvent avec les modèles Hugging Face, mais se concentre sur la tâche de plus haut niveau consistant à composer ces modèles en applications complexes plutôt que sur l'implémentation du modèle lui-même.

Pertinence en vision par ordinateur

Bien que LangChain soit principalement associé au traitement du langage naturel (TAL), sa capacité à orchestrer différents outils le rend très pertinent pour les modèles multimodaux qui combinent du texte avec d'autres types de données, comme des images. Dans le contexte de la vision par ordinateur (CV), LangChain peut être utilisé pour créer des flux de travail sophistiqués.

Par exemple, une application pourrait utiliser un modèle Ultralytics YOLO pour la détection d'objets en temps réel, puis transmettre les étiquettes d'objets détectés à un agent LangChain. Cet agent pourrait alors utiliser un LLM pour générer une description riche de la scène, effectuer une recherche sémantique d'images similaires, ou même déclencher une autre action basée sur l'entrée visuelle. À mesure que les modèles de langage de vision deviennent plus répandus, les frameworks comme LangChain seront essentiels pour créer des applications capables à la fois de voir et de raisonner sur le monde. L'intégration de modèles de vision entraînés sur des plateformes comme Ultralytics HUB dans ces chaînes peut ouvrir de nouvelles possibilités dans des domaines allant de la robotique à la surveillance intelligente.