LangChain est un framework conçu pour simplifier le développement d’applications fondées sur les grands modèles de langage (LLM). Voici un guide complet pour débuter avec LangChain en une seule journée, sur l’exemple d’un pipeline “RAG”.
🤖🤝 Cet article a été écrit avec l’assistance de l’IA générative (Mistral AI, LangChain), à partir de nos contenus de formation LangChain.
LangChain est un framework open-source qui fournit des abstractions pour communiquer avec des grands modèles de langage. Une des caractéristiques clés de LangChain est son langage LCEL, qui permet de créer des pipelines ou “chaînes”.
# Une chaîne LangChain typique en Python
chaine = prompt | modèle | parser
chaine.invoke("Génère un article sur LangChain !")Dans cet exemple, l’opérateur “pipe” et la fonction invoke sont des éléments du langage LCEL. Pour plus de détails sur LCEL et ses “Runnables”, consultez les guides officiels de LangChain.
La flexibilité de LangChain et ses fonctionnalités prêtes pour la production le rendent adapté à un usage en entreprise.
LBKE propose un programme de formation LangChain et LangGraph, dont la première journée couvre le développement d’un pipeline d’inférence LLM pour créer votre propre copilote IA.
Un pipeline de “génération assistée par récupération” (RAG) mobilise de la documentation externe pendant l’inférence pour améliorer la précision et la pertinence des réponses générées par le LLM.
C’est un excellent cas d’usage pour découvrir LangChain et les LLM.
La mise en œuvre d’un pipeline RAG avec LangChain implique plusieurs étapes, comme décrit dans les tutoriels LangChain. On vous recommande une exploration en deux étapes, avec d’abord la construction d’une application RAG de base, puis la découverte des fonctionnalités plus avancées telles que la mémoire pour se rappeler du contexte de la conversation avec l’utilisateur.
Les avantages d’un pipeline RAG par rapport à l’utilisation directe de grands modèles de langage sont significatifs. Un RAG améliore les LLMs en les ancrant dans des connaissances externes, garantissant que les réponses sont précises et à jour. Pour une comparaison détaillée, consultez l’article de d’IBM sur les RAG.
Pourquoi apprendre LangChain et devenir “développeur LLM” ? C’est une question importante à se poser pendant la découverte de cette technologie.
Les Grands Modèles de Langage (LLM) ont révolutionné le domaine de l’apprentissage automatique en permettant des interactions plus intuitives et basées sur le langage naturel.
Il n’est plus nécessaire d’entraîner un modèle spécifique à chaque tâche à accomplir, on peut “prompter” un grand modèle de langage. On parle aussi de modèle de fondation pour désigner cette nouvelle façon de consommer l’intelligence artificielle.
Ce changement a considérablement augmenté la productivité et réduit les tâches répétitives, transformant la manière dont de nombreux professionnels abordent la technologie de l’IA. LangChain joue un rôle crucial dans ce changement de paradigme en fournissant un framework qui simplifie l’intégration des LLMs dans diverses applications.
En conclusion, pour découvrir LangChain en une journée, on peut par exemple se concentrer sur les objectifs suivants :
Les fonctionnalités standardisées et “production-ready” de LangChain en font un outil précieux pour développer des applicationsfondées sur les LLM.
Le site développeurllm.fr vous permettra d’aller plus loin dans votre découverte du nouveau métier de développeur LLM.
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