Tutoriel LangChain

LangChain est un framework de développement pour créer des agents IA et des applications de grands modèles de langage (LLM).

LangChain aide les développeurs à créer rapidement des applications d'IA complexes basées sur de grands modèles tels que GPT, Claude et Gemini.

LangChain a été lancé par Harrison Chase en octobre 2022, avec comme objectifs principaux :Simplifier le processus de développement des applications de grands modèles de langage。

LangChain fournit une interface unifiée capable de connecter : grands modèles, prompts, bases de données vectorielles, appels d'outils, systèmes de mémoire et workflows d'Agent.

Actuellement, LangChain est devenu l'un des frameworks de développement d'applications LLM les plus populaires, largement utilisé dans des scénarios tels que les chatbots intelligents, les bases de connaissances RAG, l'analyse de documents, la génération de code et l'automatisation IA.

À qui s'adresse ce tutoriel ?

Ce tutoriel s'adresse aux développeurs qui ont des connaissances de base en Python et qui souhaitent apprendre le développement d'applications IA.

  • Débutants ayant des bases en Python qui souhaitent apprendre l'IA et le développement de grands modèles de langage
  • Développeurs qui souhaitent créer des chatbots IA, des bases de connaissances et des applications Agent
  • Apprenants intéressés par GPT, Claude, le RAG et les bases de données vectorielles
  • Ingénieurs qui souhaitent utiliser LangChain pour créer rapidement des projets IA
  • Programmeurs qui souhaitent passer du développement traditionnel au développement d'applications d'IA

Ce que vous devez savoir avant de commencer ce tutoriel

Avant de commencer ce tutoriel, vous devez avoir quelques bases en Python et comprendre les concepts de base du Web et des API.

  • Bases de Python : variables, fonctions, classes, importation de modules, gestion des exceptions
  • Bases de HTTP et des API : requêtes GET/POST, format de données JSON
  • Les bases des prompts : comprendre ce que sont les prompts et les grands modèles de langage
  • Connaissances de base en bases de données : comprendre les opérations de base sur SQLite / MySQL
  • Comprendre les opérations de base en ligne de commande et la gestion des paquets avec pip

Que peut faire LangChain ?

  • Chatbot IA (ChatBot)
  • Base de connaissances d'entreprise RAG
  • Système de questions-réponses pour documents PDF
  • Agent IA pour l'exécution automatique des tâches
  • Génération de code et analyse de code
  • Dialogue multi-tours et mémoire contextuelle
  • Recherche web et appel d'outils
  • Systèmes d'automatisation de workflows

Votre premier programme LangChain

Le code suivant utilise LangChain pour appeler les modèles OpenAI et produire du contenu généré par IA :

Exemple

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

# Initialiser le modèle
llm = ChatOpenAI(
    model="gpt-4o-mini"
)

# Modèle de prompt
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
    "Veuillez expliquer : {topic}"
)

# Créer une chaîne
chain = prompt | llm

# Appeler
result = chain.invoke({
    "topic": "Qu'est-ce qu'un Transformer"
})

print(result.content)

Après l'exécution, le grand modèle générera automatiquement un contenu explicatif sur Transformer.

Composants principaux de LangChain

  • LLM : se connecter à de grands modèles tels qu'OpenAI, Claude, Gemini
  • PromptTemplate : gérer les modèles de prompt
  • Chains : Créer des flux de travail IA à plusieurs étapes
  • Memory : Implémenter une mémoire de dialogue multi-tours
  • Outils : appeler des outils tels que la recherche, la base de données, l'API
  • Agents : Laissez l'IA prendre des décisions et exécuter des tâches automatiquement
  • Vector Store : Connecter des bases de données vectorielles pour mettre en œuvre RAG

Documentation de référence

Autres extensions