Quest-ce que LangChain ? Un guide du débutant avec des exemples

De nos jours, les applications doivent être super intelligentes lorsqu'il s'agit de comprendre le langage, et c'est là qu'intervient LangChain ! Il permet de connecter facilement des modèles d'IA à toutes sortes de sources de données différentes afin que vous puissiez mettre la main sur des solutions de traitement du langage naturel (TAL) totalement personnalisées.

LangChain est un framework open source intuitif créé pour simplifier le développement d'applications utilisant de grands modèles de langage (LLM), tels que OpenAI ou Hugging Face. Cela vous permet de créer des applications dynamiques et réactives aux données qui exploitent les avancées les plus récentes en matière de traitement du langage naturel.

Dans cet article, nous couvrirons les principales fonctionnalités de LangChain, y compris ses capacités d'IA, les types de sources de données auxquelles il peut se connecter et la gamme de solutions NLP qu'il peut offrir. Nous nous plongerons également dans certains cas d'utilisation potentiels de LangChain, de l'analyse des sentiments aux chatbots et au-delà.

Que vous soyez développeur, data scientist ou simplement curieux des derniers développements de la technologie NLP, cet article est pour vous. Donc, si vous voulez en savoir plus sur LangChain et comment il peut vous aider à libérer le pouvoir du langage dans votre entreprise ou organisation, continuez à lire !

Table des matières

• Qu'est-ce que LangChain ?
• Quels sont les composants de base de LangChain ?
  • 1. Grands modèles de langage et API
  • 2. Framework et bibliothèques
  • 3. Documentation et modules
• Installation et configuration de LangChain
  • Étape 1 : Obtenir une clé API de la plateforme OpenAI.
  • Étape 2 : configurez la clé API OpenAI en tant que variable d'environnement dans votre projet pour garantir un accès sécurisé sans coder en dur la clé dans votre code. Par exemple, dans un fichier .env, ajoutez la ligne suivante :
  • Étape 3 : dans votre script Python, importez les bibliothèques nécessaires et chargez la variable d'environnement :
  • Étape 4 : Maintenant, vous pouvez utiliser LangChain pour interagir avec l'API OpenAI. Par exemple, pour générer une réponse textuelle à l'aide de GPT-3 :
• Comment développer des applications avec LangChain
• 3 exemples d'application de LangChain
  • 1. Résumé de texte (génération augmentée de données)
  • 2. Réponse aux questions
  • 3. Chatbots (modèle de langage)
• Que sont les intégrations dans LangChain ?
• Fonctionnalités avancées et personnalisation de LangChain
• Ressources et assistance pour LangChain
• Dernières pensées

Qu'est-ce que LangChain ?

LangChain est un puissant framework open source conçu pour vous aider à développer des applications alimentées par un modèle de langage, en particulier un grand modèle de langage (LLM).

Il va au-delà des appels d'API standard en étant sensible aux données et agentique, permettant des connexions avec diverses sources de données pour des expériences plus riches et personnalisées. Il peut également permettre à un modèle de langage d'interagir dynamiquement avec son environnement.

LangChain rationalise le développement de diverses applications, telles que les chatbots, le Generative Question-Answering (GQA) et le résumé. En "chaînant" les composants de plusieurs modules, il permet la création d'applications uniques construites autour d'un LLM.

Maintenant que vous comprenez ce qu'est LangChain et pourquoi c'est important, explorons les composants de base de LangChain dans la section suivante.

Quels sont les composants de base de LangChain ?

Pour être en mesure d'interpréter pleinement le fonctionnement de LangChain, il est important de comprendre ses composants de base.

Cette section couvre les principaux aspects de LangChain : les modèles de langage et les API, le cadre et les bibliothèques, ainsi que la documentation et les modules.

Allons-y !

1. Grands modèles de langage et API

LangChain prend en charge les modèles de langage, y compris ceux de plates-formes d'IA de premier plan comme OpenAI, qui est la société à l'origine du chatbot révolutionnaire ChatGPT . Ces modèles sont à la base de la création d'applications puissantes basées sur le langage.

LangChain fournit une interface de programmation d'applications (API) pour y accéder et interagir avec elles et faciliter une intégration transparente, vous permettant d'exploiter tout le potentiel des LLM pour divers cas d'utilisation.

Par exemple, vous pouvez créer un chatbot qui génère des itinéraires de voyage personnalisés en fonction des intérêts et des expériences passées de l'utilisateur.

2. Framework et bibliothèques

Le framework LangChain se compose d'un ensemble d'outils, de composants et d'interfaces qui simplifient le processus de développement pour les applications basées sur un modèle de langage.

Il propose des bibliothèques Python pour aider à rationaliser les interactions riches et basées sur les données avec les modèles d'IA en enchaînant différents composants.

Certains avantages du framework LangChain sont les suivants :

• Intégration efficace avec les plates-formes d'IA populaires telles que OpenAI et Hugging Face

• Accès à des applications sensibles aux données basées sur le langage en connectant les modèles à d'autres sources de données

• Agilité en permettant à un modèle de langage d'interagir dynamiquement avec son environnement

3. Documentation et modules

Pour vous faciliter le développement d'applications à l'aide de LangChain, le framework dispose d'une documentation complète .

Ce guide couvre différents aspects du développement, tels que :

1. Configuration de votre environnement de développement

2. Intégration des modèles d'IA préférés

3. Création de cas d'utilisation avancés pris en charge par LangChain

De plus, la construction modulaire facilite des niveaux élevés de personnalisation pour vos applications. Vous pouvez choisir et combiner des modules en fonction de vos besoins, ce qui améliore encore la polyvalence de LangChain.

Installation et configuration de LangChain

Pour commencer à utiliser LangChain dans votre projet, assurez-vous d'abord que Python est installé sur votre système. LangChain peut être installé sans effort avec pip, le gestionnaire de paquets par défaut de Python.

Ouvrez simplement votre terminal ou votre invite de commande et entrez :

pip install langchain

Cette commande installe LangChain et ses dépendances requises dans votre environnement Python . Vous êtes maintenant prêt à exploiter la puissance de LangChain pour les applications basées sur des modèles de langage.

Tout au long de votre projet, vous devrez peut-être connecter LangChain à divers fournisseurs de modèles, magasins de données et API. Par exemple, pour utiliser les API d'OpenAI , installez leur SDK :

pip install openai

Après avoir installé le SDK OpenAI, vous pouvez le connecter à LangChain en suivant ces étapes :

Étape 1 : Obtenir une clé API de la plateforme OpenAI.

Inscrivez-vous ou connectez-vous à votre compte sur le site Web d'OpenAI , puis accédez à la section Clés API.

Cliquez sur Créer une nouvelle clé secrète .

Donnez à votre clé un nom unique et cliquez sur Créer une nouvelle clé.

Vous pouvez maintenant copier votre clé secrète nouvellement générée et l'utiliser dans vos applications.

Étape 2 : configurez la clé API OpenAI en tant que variable d'environnement dans votre projet pour garantir un accès sécurisé sans coder en dur la clé dans votre code. Par exemple, dans un fichier .env, ajoutez la ligne suivante :

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

Étape 3 : dans votre script Python, importez les bibliothèques nécessaires et chargez la variable d'environnement :

import os
from dotenv import load_dotenv
import openai
import langchain

load_dotenv()
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

Étape 4 : Maintenant, vous pouvez utiliser LangChain pour interagir avec l'API OpenAI. Par exemple, pour générer une réponse textuelle à l'aide de GPT-3 :

response = langchain.generate_text(prompt="What are the benefits of using LangChain?", model="openai/gpt-3")
print(response)

Maintenant que vous savez comment configurer votre environnement de développement à l'aide de la clé API OpenAI, nous verrons comment vous pouvez développer des applications à l'aide de LangChain dans la section suivante.

Comment développer des applications avec LangChain

LangChain est un framework open source conçu pour développer des applications alimentées par un modèle de langage.

Vous pouvez utiliser ses capacités pour créer des applications puissantes qui utilisent des modèles d'IA tels que ChatGPT tout en s'intégrant à des sources externes telles que Google Drive, Notion et Wikipedia.

Le développement d'applications avec LangChain est un processus simple qui implique les étapes suivantes.

1. Définir votre cas d'utilisation : Tout d'abord, vous devez définir votre cas d'utilisation et vos exigences, ce qui vous aidera à sélectionner les composants et les LLM appropriés à utiliser.

2. Construisez la logique : Ensuite, vous pouvez utiliser les invites et les chaînes flexibles de LangChain pour construire la logique de votre application. Vous pouvez également utiliser le code de LangChain pour créer des fonctionnalités personnalisées adaptées à votre cas d'utilisation. Une fois que vous avez construit la logique de l'application, vous pouvez utiliser les composants de LangChain pour ajouter des fonctionnalités spécifiques, telles que l'extraction de données ou la traduction de langue.

3. Définir et manipuler le contexte : Enfin, vous pouvez définir et manipuler le contexte pour guider le comportement de votre application et améliorer ses performances. Avec LangChain, vous avez le pouvoir de créer facilement des applications hautement personnalisées et riches en fonctionnalités en utilisant les LLM.

Ce qui précède devrait vous donner une compréhension de base de la façon de développer des applications à l'aide de LangChain. Dans la section suivante, nous explorerons les différentes applications qui trouvent des cas d'utilisation étendus pour LangChain.

3 exemples d'application de LangChain

LangChain vous permet de créer des applications avancées à l'aide d'un grand modèle de langage (LLM). Avec sa flexibilité, ses options de personnalisation et ses composants puissants, LangChain peut être utilisé pour créer une grande variété d'applications dans différents secteurs.

Voici quelques exemples où LangChain est largement utilisé :

1. Résumé de texte (génération augmentée de données)

Avec LangChain, vous pouvez développer des applications qui gèrent efficacement les tâches de résumé de texte .

En tirant parti de modèles de langage puissants comme ChatGPT, votre application sera en mesure de générer des résumés précis et concis de textes volumineux, permettant à vos utilisateurs de saisir rapidement les points principaux de documents complexes.

2. Réponse aux questions

Un autre cas d'utilisation de LangChain est la création d'applications qui offrent des capacités de réponse aux questions.

En s'intégrant à un grand modèle de langage, votre application peut recevoir des données textuelles saisies par l'utilisateur et extraire des réponses pertinentes à partir de diverses sources, telles que Wikipedia, Notion ou Apify Actors. Cette fonctionnalité peut être bénéfique pour les utilisateurs à la recherche d'informations rapides et fiables sur différents sujets.

3. Chatbots (modèle de langage)

LangChain est un outil précieux pour créer des chatbots alimentés par des modèles de langage. En tirant parti du cadre et des composants de LangChain, vos applications de chatbot peuvent offrir une expérience utilisateur plus naturelle et engageante.

Les utilisateurs peuvent interagir avec vos chatbots pour une conversation générale, des demandes d'assistance ou à d'autres fins spécifiques, et le modèle de langage générera des réponses contextuelles.

Ces exemples d'application ne sont que quelques façons d'utiliser LangChain pour créer des applications puissantes et polyvalentes. En comprenant les points forts des modèles de langage, vous pouvez créer des solutions innovantes qui répondent aux besoins de vos utilisateurs.

Pour voir un exemple d'application de création d'applications avec Python, regardez la vidéo suivante :

Que sont les intégrations dans LangChain ?

LangChain fournit une intégration de chaînes de bout en bout pour vous faciliter le travail avec divers langages de programmation, plates-formes et sources de données.

Cela garantit que vous pouvez créer des applications en toute transparence en utilisant un modèle de langage dans l'environnement de votre choix.

En termes de langages de programmation, LangChain prend en charge JavaScript et TypeScript, vous pouvez tirer parti de la puissance de LangChain dans les applications Web et Node.js et tirer parti des fonctionnalités de sécurité de type robustes fournies par TypeScript.

Voici une courte liste des intégrations clés que LangChain a à offrir :

• Grands modèles de langage (LLM) : OpenAI, Hugging Face, Anthropic, etc.

• Plateformes cloud : Azure, Amazon, Google Cloud et d'autres fournisseurs de cloud populaires

• Sources de données : Google Drive, Notion, Wikipédia, Apify Actors, etc.

En utilisant ces intégrations, vous pouvez créer des applications plus avancées et polyvalentes centrées sur un modèle de langage.

Cela vous aidera à développer et à déployer vos projets rapidement et efficacement, en tirant parti des outils et des ressources adaptés à vos besoins.

Fonctionnalités avancées et personnalisation de LangChain

LangChain offre des fonctionnalités avancées et des options de personnalisation pour créer des applications puissantes à l'aide de LLM.

Vous pouvez personnaliser le comportement de votre application et créer des cas d'utilisation sophistiqués tels que Generative Question-Answering (GQA) ou des chatbots.

Voici quelques-unes des fonctionnalités clés de LangChain :

1. Invites personnalisables pour répondre à vos besoins

2. Construire des composants de maillons de chaîne pour des cas d'utilisation avancés

3. Personnalisation du code pour développer des applications uniques

4. Intégration de modèles pour la génération augmentée de données et accès à une application de modèle de langage de haute qualité comme text-davinci-003

5. Composants flexibles pour mélanger et assortir les composants pour des besoins spécifiques

6. Manipulation du contexte pour définir et guider le contexte afin d'améliorer la précision et l'expérience utilisateur

Avec LangChain, vous pouvez créer des applications riches en fonctionnalités qui se démarquent de la foule, grâce à ses options de personnalisation avancées.

Pour vous aider à tirer pleinement parti des fonctionnalités de LangChain, jetons un coup d'œil à quelques ressources précieuses que vous pourriez utiliser dans la section suivante !

Ressources et assistance pour LangChain

LangChain est fourni avec diverses ressources et un support pour vous aider à développer de puissantes applications basées sur un modèle de langage.

Voici quelques-unes des ressources clés que vous pouvez utiliser lorsque vous travaillez avec LangChain :

1. Bibliothèques d'IA telles que OpenAI et Hugging Face pour les modèles d'IA

2. Sources externes telles que Notion, Wikipedia et Google Drive pour des données ciblées

3. Documentation LangChain pour les guides sur la connexion et le chaînage des composants

   • Documents officiels

   • Référentiel GitHub

   • Référentiel de packages PyPI

4. Augmentation des données pour améliorer les résultats contextuels grâce à des sources de données externes, à l'indexation et aux représentations vectorielles

Enfin, s'engager avec la communauté LangChain et le canal d'assistance dédié peut être bénéfique si vous rencontrez des difficultés ou souhaitez apprendre des expériences des autres. Des forums aux groupes en ligne, la connexion avec d'autres développeurs enrichira votre parcours avec LangChain.

Dernières pensées

LangChain propose une approche complète du développement d'applications alimentées par des modèles génératifs et des LLM. En intégrant les concepts de base de la science des données, les développeurs peuvent tirer parti de plusieurs composants, modèles d'invites et bases de données vectorielles pour créer des solutions innovantes au-delà des métriques traditionnelles.

À mesure que la technologie évolue, les agents impliquent des éléments plus sophistiqués, notamment des interfaces de chat, offrant une assistance plus complète dans divers cas d'utilisation.

Que vous développiez des chatbots, des outils d'analyse des sentiments ou toute autre application NLP, LangChain peut vous aider à libérer tout le potentiel de vos données. Alors que la technologie NLP continue d'évoluer et de gagner en importance, des plateformes comme LangChain ne feront que gagner en valeur.

Donc, si vous cherchez à garder une longueur d'avance dans le monde de la PNL, assurez-vous de consulter LangChain et de voir ce qu'il peut faire pour vous !