Qu'est-ce que Langchain ? Un aperçu pour la création d'applications d'IA

Avec l'IA générative qui déferle de partout, tout le monde se démène pour trouver comment l'utiliser concrètement pour son entreprise. Pour les développeurs, cela signifie souvent trouver les bons outils pour créer des applications personnalisées qui sont plus qu'un simple chatbot. C'est là que LangChain entre en scène. C'est l'une des boîtes à outils open source les plus populaires pour créer des applications basées sur de grands modèles de langage (LLM).

Ce guide vous donnera un aperçu clair et sans détour de ce qu'est LangChain, de la manière dont ses composants s'articulent, de ce que vous pouvez construire avec, et de ce qu'il en coûte réellement pour lancer un projet.

Voici le point principal à retenir : bien que les frameworks comme LangChain soient incroyablement puissants, ils nécessitent un investissement considérable en temps et en efforts de la part des développeurs pour être bien maîtrisés. Nous verrons également comment les plateformes modernes peuvent vous offrir toute cette puissance sans les tracas des longs cycles de développement.

Qu'est-ce que LangChain ?

À la base, LangChain est un framework open source qui vous aide à créer des applications utilisant des LLM. Ce n'est pas un modèle d'IA en soi. Pensez-y plutôt comme à une boîte à outils qui aide les développeurs à connecter un LLM (comme GPT-4) à d'autres sources de données et logiciels. Il est disponible en Python et en JavaScript et offre de nombreux composants pré-construits qui facilitent un peu les tâches courantes.

Cette vidéo offre un excellent aperçu de ce qu'est LangChain et de la manière dont il aide les développeurs à créer des applications utilisant de grands modèles de langage.

Sa popularité a explosé en même temps que des outils comme ChatGPT, car il permet aux développeurs d'aller bien au-delà des questions-réponses de base. Au lieu de simplement poser une question à un modèle, vous pouvez construire des systèmes complexes qui connaissent vos données spécifiques, peuvent raisonner à leur sujet et même entreprendre des actions. Essentiellement, LangChain agit comme un liant entre le LLM de votre choix et le reste du monde, vos documents, vos bases de données et vos autres outils.

Le nom lui-même donne un indice sur son idée fondamentale : vous « enchaînez » différents composants pour créer un flux de travail. Par exemple, vous pourriez construire une chaîne qui prend la question d'un client, trouve la réponse dans un PDF spécifique, puis transmet à la fois la question et l'information à un LLM pour générer une réponse parfaite.

Comment fonctionne LangChain : les composants essentiels

La véritable magie de LangChain réside dans sa structure modulaire. Il offre aux développeurs une boîte de pièces de type Lego qu'ils peuvent assembler pour construire toutes sortes d'applications d'IA. Examinons les plus importantes.

Modèles, prompts et analyseurs LangChain

Tout d'abord, il y a l'essentiel : un modèle d'IA, un moyen de communiquer avec lui et un moyen de comprendre sa réponse.

• Modèles : LangChain vous offre une manière standard de vous connecter à presque n'importe quel LLM existant, qu'il provienne d'OpenAI, d'Anthropic ou d'un modèle open source que vous exécutez vous-même. C'est un grand avantage, car cela signifie que vous pouvez changer le cerveau de votre opération sans tout réécrire.

• Prompts : Un « PromptTemplate » est essentiellement une recette réutilisable pour les instructions que vous donnez au LLM. Obtenir ces instructions parfaitement, une compétence connue sous le nom d'ingénierie des prompts, est une part énorme de la création d'une bonne application d'IA. C'est aussi l'une des parties les plus fastidieuses du processus, nécessitant souvent des ajustements sans fin.

• Analyseurs (Parsers) : Les LLM se contentent généralement de cracher du texte brut, ce qui peut être difficile à traiter pour un programme. Les analyseurs de sortie vous aident à forcer le modèle à vous donner une réponse dans un format structuré, comme JSON, afin que vous puissiez utiliser sa sortie de manière fiable à l'étape suivante de votre chaîne.

Alors que les développeurs utilisent LangChain pour coder ces modèles et ces analyseurs à la main, cela demande beaucoup de savoir-faire spécialisé. Pour les équipes qui ont juste besoin de résultats, une plateforme comme eesel AI dispose d'un éditeur de prompts simple où vous pouvez définir la personnalité et les règles d'une IA via une interface conviviale, sans aucune ligne de code.

Index et récupérateurs LangChain pour vos propres connaissances

Les LLM ont un gros angle mort : ils ne connaissent que les données sur lesquelles ils ont été entraînés. Ils n'ont aucune idée des documents internes de votre entreprise ou de vos derniers articles d'aide. Pour les rendre vraiment utiles, vous devez leur donner accès à vos connaissances spécifiques. Tout ce processus est appelé génération augmentée par récupération, ou RAG en abrégé.

LangChain donne aux développeurs les outils pour construire un système RAG à partir de zéro :

• Chargeurs de documents : Ce sont des connecteurs qui extraient des données de toutes sortes de sources, comme des PDF, des sites web, des pages Notion ou des bases de données.

• Diviseurs de texte : Les LLM ne peuvent pas lire un document de 100 pages d'un seul coup. Les diviseurs de texte sont utilisés pour décomposer les gros fichiers en plus petits morceaux faciles à digérer.

• Bases de données vectorielles & Embeddings : C'est là que la magie du RAG opère. Vos morceaux de texte sont transformés en représentations numériques appelées « embeddings » et stockés dans une base de données spéciale appelée base de données vectorielle. Cela permet au système d'effectuer une recherche ultra-rapide pour trouver les informations les plus pertinentes pour une question donnée.

Construire un pipeline RAG solide avec LangChain est un véritable projet d'ingénierie des données. En revanche, eesel AI vous aide à rassembler toutes vos connaissances instantanément. Vous pouvez connecter des sources comme Confluence, Google Docs, et vos anciens tickets de service d'assistance en quelques clics. La plateforme gère pour vous toutes les parties délicates du découpage, de l'intégration et de la récupération.

Chaînes et agents LangChain

C'est ici que toutes les pièces s'assemblent pour accomplir quelque chose d'utile.

• Chaînes : Comme leur nom l'indique, les chaînes sont la façon dont vous liez différents composants en un seul flux de travail. La version la plus simple est une « LLMChain », qui connecte simplement un modèle à un modèle de prompt. Mais vous pouvez construire des chaînes beaucoup plus complexes qui enchaînent plusieurs étapes pour accomplir une tâche.

• Agents : Les agents représentent une avancée majeure par rapport aux chaînes. Au lieu de simplement suivre un ensemble d'étapes fixes, un agent utilise le LLM comme un « cerveau » pour décider de la prochaine action à entreprendre. Vous donnez à l'agent une boîte à outils, comme une recherche web, une calculatrice ou l'accès à une API, et il détermine quels outils utiliser, et dans quel ordre, pour résoudre un problème. C'est la différence entre suivre une recette et être un vrai chef.

Une capture d'écran de l'écran de personnalisation et de flux d'actions dans eesel AI, une alternative à LangChain pour construire des agents d'IA.

Cas d'utilisation courants de LangChain (et leurs défis)

Parce que LangChain est si flexible, vous pouvez l'utiliser pour construire presque tout ce que vous pouvez imaginer. Voici quelques-unes des applications les plus courantes, ainsi que certains des obstacles réels que vous rencontrerez en les construisant vous-même.

Chatbots LangChain personnalisés et systèmes de questions-réponses

C'est probablement la raison la plus populaire pour laquelle les gens se tournent vers LangChain. Les entreprises veulent créer des chatbots LangChain personnalisés capables de répondre aux questions en se basant sur leurs propres connaissances privées, comme un wiki interne ou un centre d'aide public. C'est le cas d'utilisation classique du RAG.

• Le défi : La partie difficile ? S'assurer que le chatbot a réellement raison et n'invente pas des choses (ce que l'IA est connue pour faire). Lorsqu'il se trompe, fouiller dans la logique de l'agent pour comprendre pourquoi il a échoué peut être un casse-tête de débogage monumental.

• La solution de plateforme : C'est là qu'une plateforme prête à l'emploi est vraiment utile. Le Chatbot IA et le Chat Interne d'eesel AI sont conçus exactement à cette fin. Mieux encore, vous pouvez utiliser un mode de simulation puissant pour tester l'IA sur des milliers de vos anciennes questions de clients. Cela vous permet de voir sa précision et de trouver les lacunes dans vos connaissances avant qu'il ne parle à un utilisateur réel.

Agents LangChain autonomes pour l'automatisation des tâches

C'est là que les choses deviennent vraiment intéressantes. Vous pouvez utiliser LangChain pour créer des agents qui gèrent des tâches en plusieurs étapes de manière autonome. Par exemple, vous pourriez construire un agent qui recherche la commande d'un client dans Shopify, vérifie le statut de l'expédition avec l'API d'un transporteur, puis rédige une mise à jour par e-mail personnalisée pour lui.

• Le défi : Construire, déployer et surveiller ces agents autonomes est un travail énorme. LangChain a finalement publié un outil distinct appelé LangSmith pour aider au débogage et à la surveillance, mais c'est encore un autre système complexe que vos développeurs doivent apprendre, gérer et payer.

• La solution de plateforme : Avec eesel AI, vous n'avez pas à construire ces agents à partir de zéro. L'Agent IA peut être configuré avec des actions personnalisées pour rechercher des informations de commande ou trier des tickets dans des services d'assistance comme Zendesk ou Freshdesk. Vous faites tout via une interface simple, avec des rapports déjà intégrés, de sorte que vous avez un contrôle total sans toute la charge d'ingénierie.

LangChain pour la synthèse et l'extraction de données

Une autre utilisation courante consiste à demander à un LLM de donner un sens à d'énormes blocs de texte. Cela pourrait signifier résumer de longs documents, créer des comptes rendus de réunions, ou extraire des détails clés des conversations du support client.

• Le défi : Pour obtenir des résumés de bonne qualité qui capturent les bons détails de manière constante, vous devez formuler vos instructions parfaitement. Cela signifie souvent beaucoup d'essais et d'erreurs avec vos prompts, et parfois même l'ajustement fin de votre propre modèle, ce qui ajoute une autre couche de coût et de complexité.

• La solution de plateforme : eesel AI apprend automatiquement de vos anciens tickets de support pour comprendre la voix de votre marque et les problèmes courants. Son Copilote IA utilise ensuite ce contexte pour aider vos agents à rédiger des réponses de haute qualité et pertinentes. Il peut même générer des brouillons d'articles d'aide à partir de tickets résolus, transformant des conversations désordonnées en connaissances propres et réutilisables sans travail supplémentaire.

Tarification de LangChain et prise en main

Avant de vous lancer, il est bon de comprendre le coût réel et l'effort qu'implique un projet LangChain pour une entreprise.

Le coût d'utilisation de LangChain

Le framework LangChain lui-même est open source et gratuit, mais ce « gratuit » vient avec quelques astérisques. Le coût total d'une application LangChain provient en réalité de plusieurs sources différentes :

1. Coûts de l'API LLM : Vous devez payer le fournisseur du modèle (comme OpenAI) pour chaque requête que votre application effectue. Ces coûts peuvent être imprévisibles et s'accumuler rapidement à mesure que de plus en plus de personnes utilisent votre application.

2. LangSmith : Pour déboguer, surveiller et déployer correctement un agent de qualité professionnelle, vous aurez probablement besoin de LangSmith, la plateforme de surveillance payante de LangChain.

Voici un aperçu rapide des coûts de LangSmith :

Fonctionnalité	Développeur	Plus	Entreprise
Tarif	Gratuit (1 poste)	39 $ par poste/mois	Personnalisé
Traces incluses	5k traces de base/mois	10k traces de base/mois	Personnalisé
Déploiement	N/A	1 déploiement Dev gratuit	Personnalisé

Source : Tarification de LangChain

Ce type de tarification variable, basée sur l'utilisation, rend la budgétisation très difficile. En revanche, eesel AI offre une tarification claire et prévisible basée sur un nombre défini d'interactions IA par mois. Vous bénéficiez de toutes les fonctionnalités, agents, copilotes, rapports, inclus dans un seul plan simple, de sorte que vous n'avez pas à vous soucier d'une facture surprise de votre fournisseur de LLM.

Prise en main et courbe d'apprentissage de LangChain

Soyons réalistes sur à qui s'adresse LangChain. Comme vous le verrez dans les cours Udemy populaires sur le sujet, LangChain est conçu pour les développeurs de logiciels et les ingénieurs en IA qui sont déjà à l'aise avec Python ou JavaScript.

Construire une application prête pour la production n'est pas un projet de week-end. Cela signifie mettre en place des environnements de développement, gérer les clés d'API en toute sécurité, écrire beaucoup de code, déboguer des interactions délicates et trouver comment déployer et mettre à l'échelle l'ensemble du système. C'est un projet logiciel à part entière.

Pour les entreprises qui ont besoin d'une solution d'IA puissante maintenant, la courbe d'apprentissage abrupte et le long temps de développement de LangChain peuvent être un obstacle majeur. eesel AI est conçu pour être entièrement en libre-service. Vous pouvez connecter votre service d'assistance, entraîner l'IA sur vos connaissances et être opérationnel en quelques minutes, pas en quelques mois, souvent sans même avoir besoin d'un développeur.

Le mot de la fin sur LangChain : construire ou acheter

LangChain est indéniablement un framework puissant et flexible pour les développeurs qui ont besoin de construire des applications d'IA hautement personnalisées à partir de zéro. Si votre équipe possède les compétences techniques et les ressources nécessaires, il vous donne un contrôle total.

Mais tout ce contrôle a un prix. Il vous place dans une situation classique de « construire ou acheter ». Voulez-vous investir un temps d'ingénierie, de l'argent et une maintenance continue importants dans la construction d'une solution personnalisée avec LangChain ? Ou préférez-vous utiliser une plateforme prête à l'emploi qui peut commencer à générer de la valeur dès le premier jour ?

Pour la plupart des équipes de service client, d'informatique et de support interne, l'objectif n'est pas de construire une IA, mais de résoudre les problèmes plus rapidement. eesel AI fournit une plateforme spécialement conçue pour cela. Vous bénéficiez de tous les avantages clés des agents d'IA, comme la résolution automatisée des tickets, des suggestions de réponses intelligentes et des réponses instantanées aux questions internes, sans le coût, la complexité et le risque d'un projet de développement partant de zéro. C'est toute la puissance d'un agent sur mesure avec la simplicité d'un outil en libre-service.

Prêt à voir à quel point il peut être facile de mettre un agent d'IA au service de votre équipe ? Essayez eesel AI gratuitement et configurez votre premier agent en moins de cinq minutes.