LangChain AI : construire des applications avec des LLM grâce à la composabilité
Les grands modèles de langage (LLM) apparaissent comme une technologie transformatrice, permettant aux développeurs de créer des applications qu'ils ne pouvaient pas créer auparavant. Mais l'utilisation isolée de ces LLM n'est souvent pas suffisante pour créer une application vraiment puissante - la vraie puissance vient lorsque vous êtes capable de les combiner avec d'autres sources de calcul ou de connaissance. Et c'est ce que LangChain cherche à résoudre.
Pour en savoir plus sur LangChain AI :
C’est quoi LangChain ? Tout comprendre à cet outil open-source
Dans cet article, nous allons explorer le monde fascinant de l’intelligence artificielle (IA) et vous présenter LangChain, un outil qui facilite l’intégration des modèles de langage dans vos applications. Qu’est-ce que LangChain ? LangChain est un framework conçu pour développer des applications…
Qu'est-ce que LangChain ?
Cette bibliothèque a pour but d'aider au développement de ce type d'applications. Parmi les exemples courants de ces types d'applications, on peut citer :
- Agents : Les agents sont des systèmes qui utilisent un modèle linguistique pour interagir avec d'autres outils. Ils peuvent être utilisés pour répondre à des questions plus complexes, interagir avec des API ou même entreprendre des actions.
- Chatbots : Les modèles de langage étant capables de produire du texte, ils sont idéaux pour créer des chatbots.
- Génération augmentée de données : La génération augmentée par les données implique des types spécifiques de chaînes qui interagissent d'abord avec une source de données externe pour récupérer les données à utiliser dans l'étape de génération. Il s'agit par exemple de résumer de longs textes et de poser des questions/répondre à des sources de données spécifiques.
- Réponse aux questions : Réponse à des questions sur des documents spécifiques, en utilisant uniquement les informations contenues dans ces documents pour construire une réponse. Il s'agit d'un type de génération augmentée de données.
- Résumés : Résumer des documents longs en morceaux d'information plus courts et plus condensés. Un type de génération augmentée de données.
- Évaluation : Les modèles génératifs sont notoirement difficiles à évaluer à l'aide des mesures traditionnelles. Une nouvelle façon de les évaluer consiste à utiliser les modèles de langage eux-mêmes pour effectuer l'évaluation. LangChain fournit quelques invites/chaînes pour faciliter cette évaluation.
- Générer des exemples similaires : Générer des exemples similaires à une entrée donnée. Il s'agit d'un cas d'utilisation courant pour de nombreuses applications, et LangChain fournit quelques invites/chaînes pour y contribuer.
- Comparer des modèles : L'expérimentation de différentes invites, modèles et chaînes constitue une part importante du développement de la meilleure application possible. Le ModelLaboratory facilite cette tâche.
Comment utiliser LangChain
Pour apprendre à utiliser LangChain et créer votre première application, nous avons un guide :
Comment utiliser LangChain et créer sa première application IA en Python
Ce guide a pour objectif de présenter de manière simple et accessible les composants et les cas d’utilisation de LangChain, à travers des exemples ELI5 (Expliquer comme si j’avais cinq ans) et des extraits de code. Même si vous n’êtes pas développeur, vous pouvez suivre ce guide et créer votre