LangChain

LangChain est un framework open source conçu pour le développement d’applications alimentées par des Large Language Models (LLM). Créé par Harrison Chase et Ankush Gola en 2022, LangChain vise à faciliter l’intégration de puissants LLM, tels que GPT-3.5 et GPT-4 d’OpenAI, avec diverses sources de données externes afin de créer des applications avancées de traitement du langage naturel (NLP).

Pourquoi LangChain est important

LangChain simplifie le processus de création d’interfaces d’applications d’IA générative en organisant de grands volumes de données et en permettant aux LLM d’accéder et d’utiliser ces données de manière transparente. Ceci est crucial pour les développeurs travaillant sur des applications nécessitant des mises à jour de données en temps réel, car cela permet aux modèles d’aller au-delà de leurs données d’entraînement statiques et d’interagir avec des informations actuelles.

Fonctionnalités clés de LangChain

• Développement : LangChain propose une suite de briques open source, de composants et d’intégrations tierces pour développer des applications LLM. Il inclut des outils comme LangGraph pour créer des agents avec état, supportant le streaming et l’humain dans la boucle.
• Mise en production : LangSmith est une plateforme proposée par LangChain pour inspecter, superviser et évaluer vos applications LLM, garantissant leur optimisation continue et un déploiement en toute confiance.
• Déploiement : LangChain permet de transformer les applications LLM en API et Assistants prêts pour la production grâce à LangGraph Cloud, facilitant ainsi le déploiement et la mise à l’échelle.

Composants principaux

1. langchain-core : Abstractions de base et LangChain Expression Language.
2. langchain-community : Intégrations tierces, y compris des packages partenaires comme langchain-openai et langchain-anthropic.
3. langchain : Chaînes, agents et stratégies de récupération qui constituent l’architecture cognitive d’une application.
4. LangGraph : Pour construire des applications multi-acteurs robustes et avec état grâce aux LLM en modélisant les étapes sous forme de nœuds et d’arêtes dans un graphe.
5. LangServe : Déployez les chaînes LangChain en tant qu’API REST.
6. LangSmith : Une plateforme pour développeurs destinée au débogage, au test, à l’évaluation et à la supervision des applications LLM.