Le LangChain Expression Language (LCEL pour faire court) est une méthode de gestion de flux de travail déclarative pour l'orchestration de l'IA, qui permet de combiner facilement plusieurs étapes de traitement comme des maillons dans une chaîne. C'est pourquoi les flux de travail définis par LCEL sont appelés "Chaînes" dans LangChain. De la chaîne la plus simple "invite + LLM" aux chaînes les plus complexes (par exemple, des chaînes composées de centaines d'étapes).

Les caractéristiques du LangChain Expression Language sont les suivantes :

  • Prise en charge du traitement en continu : Lors de la construction de chaînes à l'aide de LCEL, pour obtenir rapidement le contenu renvoyé par le modèle LLM, LCEL prend également en charge le traitement en continu, obtenant des effets similaires à la récupération du contenu caractère par caractère, tout comme ChatGPT.

  • Prise en charge asynchrone : Toute chaîne construite à l'aide de LCEL peut être utilisée avec des API synchrones et asynchrones. L'utilisation d'API asynchrones vise à améliorer les performances et à prendre en charge un plus grand nombre de requêtes simultanées.

  • Prise en charge de l'exécution parallèle : Chaque fois que votre chaîne LCEL comporte des étapes pouvant être exécutées en parallèle (par exemple, si vous récupérez des documents à partir de sources multiples), nous les exécutons automatiquement pour les interfaces synchrones et asynchrones afin d'obtenir une latence minimale.

  • Nouer et annuler : Configurer la répétition et le retour arrière pour toute partie de la chaîne LCEL.

  • Prise en charge de l'accès aux résultats intermédiaires : Pour des chaînes de flux de travail complexes, il est souvent souhaitable de pouvoir parcourir les résultats intermédiaires entre les différentes étapes de la tâche lors du débogage.

  • Modes d'entrée et de sortie : Les modes d'entrée et de sortie sont déduits en fonction de la structure de la chaîne, fournissant des schémas Pydantic et JSONSchema pour chaque chaîne LCEL. Cela peut être utilisé pour la validation d'entrée et de sortie et fait partie de LangServe.

  • Prise en charge de l'intégration avec le service de surveillance LangSmith : À mesure que les chaînes deviennent de plus en plus complexes, il est de plus en plus important de comprendre précisément ce qui se passe à chaque étape. Avec LCEL, toutes les étapes sont automatiquement enregistrées dans LangSmith pour une observation et un débogage maximum.

  • Prise en charge du déploiement par LangServe : Toute chaîne créée à l'aide de LCEL peut être facilement déployée à l'aide de LangServe.