LangChain est un framework de développement d'applications d'IA en Python open-source qui fournit des modules et des outils nécessaires pour construire des applications d'IA basées sur de grands modèles. Avec LangChain, les développeurs peuvent facilement intégrer de grands modèles de langage (LLM) pour accomplir des tâches telles que la génération de texte, la réponse aux questions, la traduction et la conversation. LangChain abaisse la barrière du développement d'applications d'IA, permettant à quiconque de créer ses propres applications créatives basées sur des LLM.

Fonctionnalités de LangChain:

  • LLM et Prompts: LangChain abstrait l'API pour tous les grands modèles, unifie l'accès aux grands modèles, et fournit un mécanisme pour gérer les modèles de prompts.
  • Chains: LangChain encapsule certains scénarios courants dans des modules prêts à l'emploi, tels que des systèmes de réponses à base de contexte, la génération de langage naturel de requêtes SQL, etc. Ces tâches sont exécutées étape par étape comme un flux de travail, d'où le nom "chain".
  • LCEL: LangChain Expression Language (LCEL) est la fonction principale de la nouvelle version de LangChain, utilisée pour résoudre les problèmes d'orchestration des workflows. Avec les expressions LCEL, nous pouvons personnaliser de manière flexible le flux de traitement des tâches d'IA, également connu sous le nom de "chains" personnalisées flexibles.
  • Retrieval Augmented Generation (RAG): Étant donné que les grands modèles (LLM) ne comprennent pas de nouvelles informations et ne peuvent pas répondre à de nouvelles questions, nous importons de nouvelles informations dans les LLM pour améliorer la qualité du contenu généré. Ce modèle s'appelle la Génération Augmentée par Récupération (RAG).
  • Agents: Il s'agit d'un modèle de conception pour les applications basées sur de grands modèles (LLM), tirant parti des capacités de compréhension et de raisonnement en langage naturel des LLM (agissant comme le cerveau), pour appeler automatiquement des systèmes et des appareils externes afin de remplir des tâches basées sur les exigences de l'utilisateur. Par exemple, un utilisateur saisit "prendre un jour de congé demain," et le grand modèle (LLM) appelle automatiquement le système de congé pour initier une demande de congé.
  • Model Memory: Cela permet au grand modèle (LLM) de se souvenir du contenu des conversations précédentes, appelé mémoire du modèle.