Découvrez les secrets de la construction de votre propre modèle de langage avec LangChain. Simplifiez le processus, intégrez facilement et libérez la puissance du développement en IA.
Introduction
Les grands modèles de langage (LLM) comme GPT-3 d’OpenAI, BERT de Google et LLaMA de Meta révolutionnent divers secteurs en facilitant la génération de différents types de textes, des supports marketing au code de science des données en passant par la poésie. Bien que ChatGPT ait suscité une attention considérable pour son interface de chat conviviale, il existe de nombreuses opportunités inexplorées pour intégrer les LLM dans différentes applications logicielles. Si vous êtes intrigué par le potentiel transformateur de l’IA générative et des LLM, ce tutoriel est fait pour vous. Nous y présentons LangChain — un framework Python open source conçu pour construire des applications utilisant des LLM tels que GPT. Explorez le domaine de la création d’applications IA avec LangChain lors de notre session « Building Multimodal AI Applications with LangChain & the OpenAI API AI Code Along ». Vous apprendrez à transcrire le contenu vidéo YouTube à l’aide de l’IA de reconnaissance vocale Whisper, puis à utiliser GPT pour poser des questions sur le contenu.
Qu’est-ce que LangChain ?
LangChain est un framework open source minutieusement conçu pour simplifier le développement d’applications alimentées par les grands modèles de langage (LLM). Il fournit un ensemble complet d’outils, de composants et d’interfaces visant à simplifier la construction d’applications centrées sur les LLM. Avec LangChain, la gestion des interactions avec les modèles de langage, la liaison transparente de composants disparates et l’intégration de ressources comme les API et les bases de données deviennent une tâche aisée. Pour plus d’informations sur le rôle de LangChain dans l’ingénierie des données et les applications de données, consultez notre article dédié. La plateforme LangChain propose un répertoire d’API que les développeurs peuvent intégrer facilement dans leurs applications, leur permettant d’insuffler des capacités de traitement du langage sans avoir à repartir de zéro. Par conséquent, LangChain accélère considérablement le processus de création d’applications basées sur les LLM, le rendant accessible à des développeurs de tous niveaux d’expertise. Les chatbots, les assistants virtuels, les utilitaires de traduction linguistique et les outils d’analyse des sentiments sont autant d’exemples d’applications alimentées par les LLM. En exploitant LangChain, les développeurs créent des applications personnalisées basées sur des modèles de langage adaptées à des besoins précis. Alors que le traitement du langage naturel continue de progresser avec une adoption plus large, les applications potentielles de cette technologie sont pratiquement illimitées. Voici plusieurs caractéristiques marquantes qui distinguent LangChain :
- Des prompts personnalisables adaptés à des besoins spécifiques
- La création de composants de chaîne pour répondre à des cas d’utilisation avancés
- L’intégration transparente de modèles pour l’augmentation de données et l’accès aux capacités de pointe des modèles de langage comme GPT et HuggingFace Hub
- Des composants polyvalents permettant le mélange et l’adaptation selon des besoins spécifiques
- La manipulation du contexte pour établir et orienter le cours en vue d’une précision et d’une satisfaction utilisateur accrues
Composants clés de LangChain
LangChain se distingue par son accent sur la flexibilité et la modularité, décomposant le pipeline de traitement du langage naturel en composants discrets. Cette approche permet aux développeurs de personnaliser les workflows selon leurs besoins, rendant LangChain adaptable à une multitude d’applications IA dans divers secteurs et scénarios.
Composants et chaînes
Dans LangChain, les composants représentent des modules spécialisés exécutant des fonctions distinctes dans le pipeline de traitement du langage. Ces composants peuvent être interconnectés pour former des « chaînes », permettant la création de workflows sur mesure. Par exemple, une chaîne de chatbot de service client peut incorporer des modules pour l’analyse des sentiments, la reconnaissance d’intention et la génération de réponses.
Templates de prompts
LangChain propose des templates de prompts réutilisables qui peuvent être adaptés dynamiquement en insérant des valeurs spécifiques. Par exemple, un template demandant le nom d’un utilisateur peut être personnalisé en insérant le nom réel de l’utilisateur. Cette fonctionnalité facilite la génération de prompts basés sur des ressources dynamiques.
Magasins de vecteurs
Les magasins de vecteurs facilitent le stockage et la récupération d’informations via des embeddings, qui analysent les représentations numériques des significations des documents. Servant d’installations de stockage pour ces embeddings, les magasins de vecteurs permettent une recherche efficace basée sur la similarité sémantique.
Index et récupérateurs
Les index fonctionnent comme des bases de données stockant des détails et des métadonnées sur les données d’entraînement du modèle, tandis que les récupérateurs recherchent rapidement dans cet index des informations spécifiques. Cela améliore les réponses du modèle en fournissant du contexte et des informations connexes.
Analyseurs de sortie
Les analyseurs de sortie affinent les réponses générées par le modèle, en gérant le contenu indésirable, en adaptant le format de sortie ou en ajoutant des données supplémentaires à la réponse. Par conséquent, les analyseurs de sortie aident à extraire des résultats structurés, comme des objets JSON, à partir des réponses du modèle de langage.
Sélecteurs d’exemples
Les sélecteurs d’exemples dans LangChain identifient des instances pertinentes à partir des données d’entraînement du modèle, améliorant ainsi la précision et la pertinence des réponses générées. Ces sélecteurs peuvent être personnalisés pour prioriser certains types d’exemples ou filtrer ceux qui ne sont pas pertinents, garantissant des réponses IA adaptées en fonction des entrées utilisateur.
Agents
Les agents représentent des instances uniques de LangChain, chacune équipée de prompts, de mémoire et de chaînes spécifiques adaptés à des cas d’utilisation particuliers. Ces agents peuvent être déployés sur diverses plateformes, y compris le web, le mobile et les chatbots, pour répondre à un public diversifié.
Comment configurer LangChain avec Python
Installer LangChain en Python est assez simple. Vous pouvez l’installer avec pip ou conda.
Installer avec pip
Installer avec conda
La mise en place du framework de base de LangChain pose les fondations de sa fonctionnalité. Cependant, LangChain excelle vraiment lorsqu’il est intégré de manière transparente à un large éventail de fournisseurs de modèles, de magasins de données et de ressources similaires.
Configuration de l’environnement
L’intégration de LangChain implique généralement de le connecter à divers fournisseurs de modèles, magasins de données, API et composants similaires. Comme pour tout processus d’intégration, il est essentiel de fournir à LangChain les clés API nécessaires et pertinentes pour son fonctionnement. Cela peut être accompli de deux manières :
- Configurer la clé en tant que variable d’environnement
- Configurer directement la clé dans la classe concernée
Comment construire une application de modèle de langage dans LangChain
LangChain propose une classe LLM conçue pour l’interface avec différents fournisseurs de modèles de langage comme OpenAI, Cohere et Hugging Face. Au cœur de celle-ci, la fonction principale d’un LLM est la génération de texte. Avec LangChain, construire une application qui prend une chaîne de prompt et produit la sortie correspondante est remarquablement simple.
Sortie : >>> « What do you get when you tinker with data? A data scientist! » Dans l’exemple ci-dessus, nous utilisons le modèle text-ada-001 d’OpenAI. Si vous souhaitez le remplacer par un modèle open source de HuggingFace, c’est un changement simple :
Vous pouvez obtenir l’identifiant du token du hub Hugging Face depuis votre compte HF. Si vous avez plusieurs prompts, vous pouvez envoyer une liste de prompts en une seule fois en utilisant la méthode generate :
Sortie :
1
L’application la plus basique que vous puissiez développer avec LangChain consiste à envoyer un prompt à un modèle de langage de votre choix et à recevoir une réponse. Cette configuration simple permet d’ajuster divers paramètres, comme la temperature. Le paramètre de température régule le caractère aléatoire de la sortie et est par défaut à 0,7.
Intégrer les LLM et les prompts dans des workflows multi-étapes
Le chaînage dans le contexte de LangChain implique l’intégration des LLM avec d’autres éléments pour construire une application. Exemples :
- Lier séquentiellement plusieurs LLM, où la sortie du premier LLM sert d’entrée au second LLM.
- Intégrer les LLM avec des templates de prompts.
- Combiner les LLM avec des sources de données externes, par exemple pour des questions-réponses.
- Incorporer les LLM avec une mémoire à long terme, comme l’historique des conversations.
Conclusion et inspiration
Il y a peu de temps encore, les capacités impressionnantes de ChatGPT nous laissaient tous émerveillés. Cependant, le paysage a rapidement évolué, nous offrant de nouveaux outils pour développeurs comme LangChain qui nous permettent de créer des prototypes tout aussi remarquables sur nos ordinateurs personnels en quelques heures. LangChain, un framework Python open source, permet aux individus de développer des applications alimentées par les LLM (grands modèles de langage). Ce framework fournit une interface polyvalente à une multitude de modèles fondamentaux, simplifiant la gestion des prompts et agissant comme un hub central pour divers composants tels que les templates de prompts, les LLM supplémentaires, les données externes et d’autres outils via des agents (selon la dernière mise à jour). Pour rester informé des dernières avancées en matière d’IA générative et de LLM, envisagez d’assister à notre webinaire « Building AI Applications with LangChain and GPT ». Dans cette session, vous comprendrez les bases de l’utilisation de LangChain pour le développement d’applications IA, apprendrez à structurer une application IA et découvrirez des techniques pour intégrer des données textuelles pour des performances optimales. De plus, vous pouvez consulter notre aide-mémoire sur le paysage des outils d’IA générative, qui catégorise différents outils, leurs applications et leur impact dans divers secteurs. Ou vous pouvez essayer directement notre Large Language Model par novita.ai. Équipé de divers modèles, notre LLM vous offre des conversations non censurées et sans restriction grâce à des API d’inférence puissantes. Avec le prix le plus bas et des modèles évolutifs, l’API d’inférence LLM de Novita AI offre à votre LLM une stabilité incroyable et une latence plutôt faible en moins de 2 secondes.
novita.ai, la plateforme tout-en-un pour une créativité illimitée qui vous donne accès à plus de 100 API. De la génération d’images au traitement du langage, en passant par l’amélioration audio et la manipulation vidéo, avec un paiement à l’utilisation économique, elle vous libère des contraintes de maintenance GPU tout en construisant vos propres produits. Essayez-la gratuitement.
Lecture recommandée
Moteur d’inférence LLM Novita AI : le plus grand débit et l’inférence la moins chère disponible
