Introduction à LangChain : Principaux cas d'utilisation en entreprise + Principaux outils et cadres - AI&YOU #56

Cas d'utilisation dans l'industrie : Rakuten, une grande société qui compte plus de 70 entreprises, a utilisé l'offre OpenGPTs de LangChain pour offrir une expérience d'autonomisation aux employés. Il n'a fallu qu'une semaine à trois ingénieurs pour mettre en place la plateforme initiale et la faire fonctionner pour les 32 000 employés de Rakuten, ce qui témoigne de la rapidité et de l'efficacité des gains.

LangChain est un cadre qui simplifie le processus de composition de modèles de langage avec des données externes pour construire des applications puissantes. La popularité de LangChain a explosé au cours des derniers mois en raison de la conversation autour des agents d'intelligence artificielle et des modèles de langage. flux de travail agentique (souvenez-vous de ce terme), LangChain fournit une interface générique pour connecter les LLM aux données structurées, aux documents et aux API, ce qui facilite plus que jamais la création d'agents de bout en bout capables de comprendre et d'interagir avec les connaissances de l'entreprise.

Dans l'édition de cette semaine d'AI&YOU, nous explorons les perspectives de trois blogs que nous avons publiés :

• Qu'est-ce que LangChain et comment puis-je l'utiliser pour mon entreprise ?

• Les 10 meilleurs outils LangChain et leur utilisation

• 10 citations de Harrison Chase, cofondateur et PDG de LangChain, sur les agents d'IA

Introduction à LangChain : cas d'utilisation en entreprise, outils et frameworks - AI&YOU #56

LangChain permet l'intégration transparente des modèles de langage avec des sources de données externes, ce qui ouvre un monde de possibilités pour exploiter la puissance de ces systèmes d'IA de pointe.

L'un des principaux atouts de LangChain réside dans sa capacité à enrichir les modèles linguistiques de fonctions de recherche. Cette approche, connue sous le nom de la génération augmentée de recherche (RAG)permet aux modèles linguistiques d'accéder à des informations pertinentes provenant de sources de données externes, telles que des bases de données, des API ou des référentiels documentaires, et de les intégrer.

En combinant les capacités de compréhension et de génération de langage naturel du modèle linguistique avec l'accès à des connaissances externes, LangChain ouvre de nouvelles perspectives pour la création d'applications intelligentes et contextuelles pour votre entreprise.

Principales caractéristiques de LangChain

1. Génération augmentée pour les modèles linguistiques: Permet aux modèles linguistiques d'exploiter des sources de données externes, améliorant ainsi leurs connaissances. Les réponses sont plus précises et mieux informées, en particulier pour les applications nécessitant des informations actualisées ou spécialisées.

2. Des chaînes composables pour des flux de travail complexes: Permet de créer des flux de travail complexes en composant des chaînes réutilisables qui encapsulent les opérations. Favorise la réutilisation et la maintenance du code, ce qui permet de développer facilement des applications sophistiquées.

3. Agents et chaînes prêts à l'emploi: Fournit des agents et des chaînes préconstruits couvrant un large éventail de cas d'utilisation. Accélère le processus de développement, permettant aux développeurs de se concentrer sur des tâches de plus haut niveau.

4. Prise en charge de différents formats de données: Prise en charge intégrée de divers formats de données, y compris le texte, les PDF, les images et les données structurées. Permet une intégration transparente avec diverses sources d'information pour des solutions complètes et axées sur les données.

Le fonctionnement de LangChain sous le capot

L'architecture modulaire de LangChain permet aux développeurs de composer des chaînes complexes qui intègrent des modèles linguistiques avec des données externes et une logique personnalisée. Les agents, les outils, la mémoire et les chaînes sont au cœur de cette architecture. Agents orchestrer les flux de travail, en déterminant les outils à utiliser et la manière de combiner leurs résultats. Outils effectuer des tâches spécifiques, telles que l'interrogation de bases de données ou l'application de modèles linguistiques. Mémoire maintient le contexte à travers les étapes, ce qui permet une prise de décision éclairée. Chaînes définir la séquence des opérations et le flux de données.

LangChain propose des chaînes prédéfinies pour les cas d'utilisation courants, tout en permettant la création de chaînes personnalisées. Dans un flux de travail typique, un agent récupère des données pertinentes à l'aide d'outils, les transmet à un modèle linguistique pour traitement et évalue le résultat, en itérant éventuellement avec des outils ou une mémoire supplémentaires.

L'extensibilité de LangChain permet aux développeurs de créer des agents et des outils personnalisés pour encapsuler la logique propre à un domaine ou pour s'intégrer à des systèmes propriétaires, ce qui permet de créer des solutions sur mesure qui exploitent de vastes modèles linguistiques avec des données structurées et des règles commerciales.

Pourquoi LangChain pour votre entreprise ?

Les entreprises cherchent à exploiter le potentiel des modèles linguistiques de grande taille, mais leur intégration à des processus métier complexes et à des données structurées peut s'avérer difficile. LangChain comble cette lacune en offrant un cadre robuste qui relie les modèles linguistiques aux données et aux flux de travail de l'entreprise.

Exploiter le potentiel des modèles linguistiques grâce à l'accès aux données structurées

La génération d'extraction augmentée de LangChain permet aux modèles de langage d'accéder à des informations provenant de diverses sources de données structurées et de les intégrer. Cette fusion du traitement du langage naturel et des données structurées permet aux entreprises d'exploiter les modèles de langage tout en s'assurant que les résultats sont fondés sur des informations précises et pertinentes.

Tirer parti de connaissances et d'informations actualisées

L'intégration de LangChain avec des sources de données en temps réel garantit que les résultats des modèles linguistiques sont basés sur les données les plus récentes, minimisant ainsi le risque que des informations obsolètes entravent la prise de décision.

Rationaliser le développement des applications d'IA d'entreprise

L'architecture modulaire de LangChain, les chaînes composables et les agents et outils prêts à l'emploi accélèrent le processus de développement, permettant un prototypage et un déploiement rapides de solutions intelligentes sur mesure.

Augmenter la productivité avec des composants réutilisables

L'accent mis par LangChain sur la réutilisation et la modularité se traduit par des gains de productivité pour les équipes de développement des entreprises. Les composants préconstruits et la logique métier encapsulée optimisent les efforts de développement, réduisent la dette technique et favorisent la collaboration.

Outils et utilitaires intégrés

Les outils et utilitaires intégrés à LangChain, notamment les séparateurs de texte, les magasins de vecteurs et les encastrements, permettent un traitement efficace des données et une interaction transparente avec les modèles de langage.

Les entreprises peuvent rationaliser les pipelines de données, extraire des informations de sources non structurées et créer des applications robustes qui gèrent divers formats de données et de grands volumes d'informations.

Les 10 meilleurs outils LangChain et leur utilisation

Cette semaine, nous examinons également les 10 principaux outils LangChain et la manière dont votre entreprise peut les utiliser :

📈 Analyse des données financières avec Alpha Vantage :

Alpha Vantage est un puissant outil API qui fournit des données sur les marchés financiers aux agents LangChain. Il permet aux agents de récupérer des données historiques et en temps réel sur les actions, les devises et les crypto-monnaies. Cet outil est précieux pour créer des applications financières telles que des prédicteurs de cours boursiers et des conseillers en investissement.

🎨 Générer des images à partir de textes avec DALL-E :

DALL-E est un outil de génération d'images d'OpenAI qui apporte la créativité visuelle aux agents LangChain. Il permet aux agents de générer des images à partir de descriptions textuelles, ce qui favorise les applications créatives. Grâce à l'intégration de DALL-E, les agents peuvent créer des visuels pour améliorer l'expérience de l'utilisateur.

🔍 Données complètes sur le référencement par DataForSEO:

DataForSEO est une plateforme de données SEO complète qui s'intègre à LangChain. Elle permet d'accéder aux données des moteurs de recherche, y compris le classement des mots clés, les caractéristiques des SERP et les informations sur les concurrents. Cette intégration rationalise le processus de création d'agents IA axés sur le référencement, tels que les optimiseurs de contenu et les assistants de recherche de mots clés.

🗣️ Synthèse vocale réaliste de ElevenLabs :

L'API Text2Speech d'ElevenLabs apporte une synthèse vocale réaliste aux agents LangChain. Elle permet aux agents de générer un discours naturel dans différentes langues et avec différentes voix. La technologie de clonage de voix émotionnelles ajoute une nouvelle dimension aux réponses des agents, les rendant plus engageantes et expressives.

📁 Connecter les données de Google Drive avec LangChain :

L'intégration de Google Drive permet aux agents LangChain d'accéder aux données stockées dans les fichiers Google Drive et de les analyser. Les agents peuvent charger des documents directement à partir de Drive, extraire des informations à l'aide de grands modèles linguistiques et générer des résumés ou des réponses. Cette intégration rationalise le processus de connexion des données de Drive avec l'IA, en éliminant le besoin de transfert manuel de données.

🧠 Enrichir les agents avec les connaissances de Wolfram Alpha :

Wolfram Alpha est un moteur de connaissances informatiques qui fournit des connaissances de niveau expert sur un large éventail de sujets. L'intégration de Wolfram Alpha et de LangChain permet aux agents d'effectuer des calculs complexes, de générer des visualisations de données et de fournir des réponses éclairées. Cette combinaison permet aux agents de résoudre des problèmes, de fournir des explications et d'offrir des perspectives dans divers domaines.

🍋 Construire des agents interactifs avec Lemon Agent :

Lemon Agent fournit un cadre pour la construction d'agents interactifs qui peuvent interagir avec leur environnement et prendre des décisions basées sur des données du monde réel. L'intégration avec LangChain permet aux agents de lire et d'écrire avec précision des données dans des outils tels que Airtable, Hubspot et Notion. Cela permet de créer des flux de travail alimentés par l'IA qui automatisent les tâches, récupèrent les informations et mettent à jour les enregistrements dans les outils d'entreprise.

🧠 Ajouter de la mémoire à long terme avec Memorize :

Memorize ajoute des capacités de mémoire à long terme aux agents LangChain, leur permettant de se souvenir et de résumer des conversations et des interactions antérieures. Il utilise des techniques d'apprentissage non supervisé pour affiner de grands modèles linguistiques, permettant une mémorisation et un rappel efficaces. Grâce à Memorize, les agents peuvent conserver le contexte sur plusieurs sessions, offrant ainsi une expérience utilisateur plus personnalisée et plus cohérente.

🔬 Accéder à la recherche biomédicale avec PubMed :

PubMed est une vaste base de données de littérature biomédicale qui contient des millions d'articles et de résumés scientifiques. L'intégration de PubMed à LangChain permet aux agents de rechercher, d'extraire et d'analyser cette mine de connaissances scientifiques. Cet outil est précieux pour les chercheurs, les professionnels de la santé et toute personne travaillant dans le domaine biomédical.

📊 Analyser les tendances de la recherche avec Google Trends :

Google Trends fournit des informations sur la popularité des termes de recherche au fil du temps, y compris les tendances du volume de recherche, les requêtes connexes et l'intérêt géographique. L'intégration des données Google Trends à LangChain permet aux agents de fournir des informations sur les tendances de recherche, d'identifier les sujets émergents et d'optimiser les stratégies de contenu. Cela peut être utile pour les planificateurs de contenu alimentés par l'IA, les assistants d'études de marché et d'autres applications qui s'appuient sur la compréhension du comportement des utilisateurs et de la demande du marché.

https://www.youtube.com/watch?v=pBBe1pk8hf4&t=32s&pp=ygUVaGFycmlzb24gY2hhc2Ugc3BlZWNo

10 citations de Harrison Chase, cofondateur et PDG de LangChain, sur les agents d'IA

1. "Je ne pense pas que nous ayons trouvé la bonne façon d'interagir avec ces applications d'agents. Je pense qu'un humain dans la boucle est toujours nécessaire parce qu'ils ne sont pas super fiables. Mais s'il est trop présent dans la boucle, il ne fait pas grand-chose d'utile. Il y a donc un drôle d'équilibre à trouver".

2. "Les agents sont comme des travailleurs numériques - capables de naviguer automatiquement sur le web, de parcourir nos fichiers à l'aide de nos applications et même, potentiellement, de contrôler nos appareils à notre place.

3. "Nous utilisons en permanence toute une série d'outils différents pour nous aider à accomplir une tâche donnée. C'est là que les agents sont un peu différents - au lieu que ce soit nous qui utilisions ces outils, nous décrivons simplement à une IA la tâche à accomplir et l'objectif final, puis elle planifie les outils qu'elle doit utiliser et la manière de les utiliser, avant de s'en charger elle-même."

4. "Non seulement ils peuvent accomplir la tâche beaucoup plus rapidement que nous, mais en théorie, nous n'aurions même pas besoin de savoir comment utiliser ces outils.

5. "Je pense qu'il y a probablement deux directions à prendre. L'une est l'utilisation d'outils plus génériques, c'est-à-dire que les humains spécifient un ensemble d'outils et que les agents utilisent ensuite ces outils de manière plus ouverte.

Consultez notre blog pour découvrir les autres citations de Harrison Chase sur les agents d'intelligence artificielle et leur impact sur l'avenir de la technologie.

Merci d'avoir pris le temps de lire AI & YOU !

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