LangChain

Composantes essentielles

LangChain fonctionne grâce à plusieurs abstractions clés :

• Modèles : Intégrations avec divers LLM (comme ceux d'OpenAI) et modèles d'intégration.
• Invites : Outils de gestion et d'optimisation des messages-guides envoyés aux LLM, y compris les modèles de messages-guides et la génération dynamique de messages-guides. Une ingénierie efficace des messages-guides est cruciale pour guider le comportement des LLM.
• Chaînes : Séquences d'appels, soit à un LLM, soit à un autre utilitaire. Les chaînes simples peuvent impliquer un seul appel au LLM, tandis que les chaînes complexes(chaînage rapide) peuvent relier plusieurs appels au LLM ou des interactions avec d'autres outils.
• Indices : Structurent les données de manière à ce que les LLM puissent facilement interagir avec elles, ce qui implique souvent des techniques telles que la création d'embeddings et leur stockage dans une base de données vectorielle comme Pinecone ou Chroma pour une recherche sémantique efficace.
• Mémoire : Permet aux chaînes ou aux agents de se souvenir des interactions précédentes, ce qui fournit un contexte pour les conversations ou les tâches en cours. C'est essentiel pour construire des applications avec état comme les chatbots.
• Agents : Permet aux LLM de prendre des décisions sur les actions à entreprendre, d'utiliser des outils (comme des moteurs de recherche ou des calculatrices), d'observer les résultats et d'itérer jusqu'à ce qu'une tâche soit terminée. Cela permet de résoudre les problèmes de manière plus autonome.

La pertinence dans l'IA et l'apprentissage automatique

LangChain a gagné une traction significative dans la communauté de l'apprentissage machine (ML) parce qu'il aborde les défis pratiques de la construction d'applications du monde réel au-dessus des LLM. Alors que des cadres comme PyTorch et TensorFlow sont fondamentaux pour l'entraînement et la définition des modèles, LangChain se concentre sur la couche d'application - en orchestrant la façon dont ces puissants modèles interagissent avec les systèmes et les données externes. Cela diffère des plateformes comme Ultralytics HUB, qui rationalisent le processus d'entraînement des modèles personnalisés, la gestion des ensembles de données et le déploiement des modèles principalement pour des tâches telles que la détection d'objets à l'aide de modèles tels que. Ultralytics YOLO11.

LangChain agit comme un pont, permettant aux capacités sophistiquées de traitement du langage naturel (NLP) des LLM d'être ancrées dans des contextes spécifiques ou de déclencher des actions externes. Il simplifie les flux de travail complexes qui nécessiteraient autrement un code personnalisé important pour les appels d'API, le traitement des données et la gestion des états.

Applications dans le monde réel

LangChain permet un large éventail d'applications en combinant l'intelligence de LLM avec des ressources externes :

1. Réponse aux questions sur des documents privés : Imaginons qu'une entreprise veuille un chatbot interne capable de répondre aux questions des employés en se basant sur les documents de politique de l'entreprise ou les manuels techniques. LangChain peut être utilisé pour construire un système de génération assistée par récupération (RAG). Les documents sont chargés, divisés, intégrés et stockés dans une base de données vectorielle. Lorsqu'un utilisateur pose une question, LangChain récupère les morceaux de documents pertinents, les combine avec la requête de l'utilisateur dans une invite et l'envoie à un LLM pour générer une réponse basée uniquement sur le contexte fourni. Cela permet de tirer parti du raisonnement du LLM tout en limitant les réponses à des sources de données spécifiques. De nombreux outils de base de connaissances internes utilisent ce modèle.
2. Agents autonomes pour l'accomplissement des tâches : Un utilisateur pourrait demander à un assistant IA de "Résumer les dernières nouvelles concernant Ultralytics et de rédiger un e-mail à mon responsable à ce sujet." Un agent LangChain, alimenté par un LLM, pourrait décider de :
   • Utilise un outil de recherche sur le web pour trouver des articles récents sur Ultralytics.
   • Utilise un outil de résumé de texte (ou le LLM lui-même) pour condenser les résultats.
   • LangChain gère la séquence d'utilisation de l'outil, la formulation de l'invite et le flux d'informations entre les étapes, ce qui permet au LLM d'agir comme un moteur de raisonnement orchestrant diverses capacités. Les exemples incluent les assistants personnels et les outils de recherche automatisés.

LangChain et concepts connexes

Il est utile de distinguer LangChain des termes apparentés :

• LLM et LangChain : Les LLM (par exemple, GPT-3, Llama) sont les modèles de base qui comprennent et génèrent du texte. LangChain est un cadre qui utilise ces LLM comme composants pour créer des applications. Il orchestre l'interaction entre les LLM et d'autres outils/données.
• Prompt Engineering vs. LangChain : L'ingénierie des invites est l'art d'élaborer des entrées efficaces pour les LLM. LangChain fournit des outils (comme des modèles d'invites) pour faciliter et systématiser l'ingénierie des invites dans un contexte d'application, mais il englobe beaucoup plus, notamment la gestion des états et l'intégration des outils.
• Hugging Face Transformers vs. LangChain : La bibliothèque Hugging Face Transformers donne accès à des milliers de modèles pré-entraînés (y compris de nombreux LLM) et à des outils permettant de les affiner et de les exécuter. LangChain s'intègre souvent aux modèles Hugging Face mais se concentre sur la tâche de haut niveau consistant à créer des applications autour de ces modèles plutôt que sur la mise en œuvre du modèle lui-même.

LangChain fournit une puissante boîte à outils aux développeurs qui cherchent à exploiter les capacités des LLM pour des applications complexes et sensibles au contexte. Sa conception modulaire et son écosystème croissant d'intégrations en font un choix populaire pour construire la prochaine génération d'outils alimentés par l'IA. Tu peux explorer davantage ses capacités en consultant la documentation officielle de LangChain et le dépôt LangChain GitHub.