{"id":11074,"date":"2024-05-29T16:14:05","date_gmt":"2024-05-29T21:14:05","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=11074"},"modified":"2024-05-29T16:14:05","modified_gmt":"2024-05-29T21:14:05","slug":"intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/fr\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/","title":{"rendered":"Introduction \u00e0 LangChain : Principaux cas d'utilisation en entreprise + Principaux outils et cadres - AI&amp;YOU #56"},"content":{"rendered":"<p><strong>Cas d'utilisation dans l'industrie :<\/strong> Rakuten, une grande soci\u00e9t\u00e9 qui compte plus de 70 entreprises, a utilis\u00e9 l'offre OpenGPTs de LangChain pour offrir une exp\u00e9rience d'autonomisation aux employ\u00e9s. Il n'a fallu qu'une semaine \u00e0 trois ing\u00e9nieurs pour mettre en place la plateforme initiale et la faire fonctionner pour les 32 000 employ\u00e9s de Rakuten, ce qui t\u00e9moigne de la rapidit\u00e9 et de l'efficacit\u00e9 des gains.<\/p>\n\n\n<p>LangChain est un cadre qui simplifie le processus de composition de mod\u00e8les de langage avec des donn\u00e9es externes pour construire des applications puissantes. La popularit\u00e9 de LangChain a explos\u00e9 au cours des derniers mois en raison de la conversation autour des agents d'intelligence artificielle et des mod\u00e8les de langage. <strong>flux de travail agentique<\/strong> (souvenez-vous de ce terme), LangChain fournit une interface g\u00e9n\u00e9rique pour connecter les LLM aux donn\u00e9es structur\u00e9es, aux documents et aux API, ce qui facilite plus que jamais la cr\u00e9ation d'agents de bout en bout capables de comprendre et d'interagir avec les connaissances de l'entreprise.<\/p>\n\n\n<p><strong><u>Dans l'\u00e9dition de cette semaine d'AI&amp;YOU, nous explorons les perspectives de trois blogs que nous avons publi\u00e9s :<\/u><\/strong><\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>Qu'est-ce que LangChain et comment puis-je l'utiliser pour mon entreprise ?<\/p><\/li><li><p>Les 10 meilleurs outils LangChain et leur utilisation<\/p><\/li><li><p>10 citations de Harrison Chase, cofondateur et PDG de LangChain, sur les agents d'IA<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Table des mati\u00e8res<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table des mati\u00e8res\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#Intro_to_LangChain_enterprise_use_cases_top_tools_and_frameworks_%E2%80%93_AI_YOU_56\" >Introduction \u00e0 LangChain : cas d'utilisation en entreprise, outils et frameworks - AI&amp;YOU #56<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#Key_Features_of_LangChain\" >Principales caract\u00e9ristiques de LangChain<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#How_LangChain_Works_Under_the_Hood\" >Le fonctionnement de LangChain sous le capot<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#Why_LangChain_for_Your_Enterprise\" >Pourquoi LangChain pour votre entreprise ?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#Unlock_Language_Models_Potential_with_Structured_Data_Access\" >Exploiter le potentiel des mod\u00e8les linguistiques gr\u00e2ce \u00e0 l'acc\u00e8s aux donn\u00e9es structur\u00e9es<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#Leverage_Up-to-Date_Knowledge_and_Information\" >Tirer parti de connaissances et d'informations actualis\u00e9es<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#Streamline_Development_of_Enterprise_AI_Applications\" >Rationaliser le d\u00e9veloppement des applications d'IA d'entreprise<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#Boost_Productivity_with_Reusable_Components\" >Augmenter la productivit\u00e9 avec des composants r\u00e9utilisables<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#Built-in_Tools_and_Utilities\" >Outils et utilitaires int\u00e9gr\u00e9s<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#Top_10_LangChain_Tools_And_How_to_Use_Them\" >Les 10 meilleurs outils LangChain et leur utilisation<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#10_Quotes_on_AI_Agents_From_Harrison_Chase_Co-Founder_and_CEO_of_LangChain\" >10 citations de Harrison Chase, cofondateur et PDG de LangChain, sur les agents d'IA<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#Thank_you_for_taking_the_time_to_read_AI_YOU\" >Merci d'avoir pris le temps de lire AI &amp; YOU !<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Intro_to_LangChain_enterprise_use_cases_top_tools_and_frameworks_%E2%80%93_AI_YOU_56\"><\/span><strong>Introduction \u00e0 LangChain : cas d'utilisation en entreprise, outils et frameworks - AI&amp;YOU #56<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>LangChain permet l'int\u00e9gration transparente des mod\u00e8les de langage avec des sources de donn\u00e9es externes, ce qui ouvre un monde de possibilit\u00e9s pour exploiter la puissance de ces syst\u00e8mes d'IA de pointe.<\/p>\n\n\n<p>L'un des principaux atouts de LangChain r\u00e9side dans sa capacit\u00e9 \u00e0 enrichir les mod\u00e8les linguistiques de fonctions de recherche. Cette approche, connue sous le nom de <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/fr\/recuperation-generation-augmentee-rag-dans-lintelligence-artificielle-de-lentreprise\/\">la g\u00e9n\u00e9ration augment\u00e9e de recherche (RAG)<\/a>permet aux mod\u00e8les linguistiques d'acc\u00e9der \u00e0 des informations pertinentes provenant de sources de donn\u00e9es externes, telles que des bases de donn\u00e9es, des API ou des r\u00e9f\u00e9rentiels documentaires, et de les int\u00e9grer.<\/p>\n\n\n<p>En combinant les capacit\u00e9s de compr\u00e9hension et de g\u00e9n\u00e9ration de langage naturel du mod\u00e8le linguistique avec l'acc\u00e8s \u00e0 des connaissances externes, LangChain ouvre de nouvelles perspectives pour la cr\u00e9ation d'applications intelligentes et contextuelles pour votre entreprise.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\">\n<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/3ab6191d-2d39-4aee-8c41-88c42957f030.jpg\" alt=\"LangChain\" \/>\n<\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Key_Features_of_LangChain\"><\/span>Principales caract\u00e9ristiques de LangChain<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><p><strong>G\u00e9n\u00e9ration augment\u00e9e pour les mod\u00e8les linguistiques<\/strong>: Permet aux mod\u00e8les linguistiques d'exploiter des sources de donn\u00e9es externes, am\u00e9liorant ainsi leurs connaissances. Les r\u00e9ponses sont plus pr\u00e9cises et mieux inform\u00e9es, en particulier pour les applications n\u00e9cessitant des informations actualis\u00e9es ou sp\u00e9cialis\u00e9es.<\/p><\/li><li><p><strong>Des cha\u00eenes composables pour des flux de travail complexes<\/strong>: Permet de cr\u00e9er des flux de travail complexes en composant des cha\u00eenes r\u00e9utilisables qui encapsulent les op\u00e9rations. Favorise la r\u00e9utilisation et la maintenance du code, ce qui permet de d\u00e9velopper facilement des applications sophistiqu\u00e9es.<\/p><\/li><li><p><strong>Agents et cha\u00eenes pr\u00eats \u00e0 l'emploi<\/strong>: Fournit des agents et des cha\u00eenes pr\u00e9construits couvrant un large \u00e9ventail de cas d'utilisation. Acc\u00e9l\u00e8re le processus de d\u00e9veloppement, permettant aux d\u00e9veloppeurs de se concentrer sur des t\u00e2ches de plus haut niveau.<\/p><\/li><li><p><strong>Prise en charge de diff\u00e9rents formats de donn\u00e9es<\/strong>: Prise en charge int\u00e9gr\u00e9e de divers formats de donn\u00e9es, y compris le texte, les PDF, les images et les donn\u00e9es structur\u00e9es. Permet une int\u00e9gration transparente avec diverses sources d'information pour des solutions compl\u00e8tes et ax\u00e9es sur les donn\u00e9es.<\/p><\/li>\n<\/ol>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_LangChain_Works_Under_the_Hood\"><\/span>Le fonctionnement de LangChain sous le capot<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>L'architecture modulaire de LangChain permet aux d\u00e9veloppeurs de composer des cha\u00eenes complexes qui int\u00e8grent des mod\u00e8les linguistiques avec des donn\u00e9es externes et une logique personnalis\u00e9e. Les agents, les outils, la m\u00e9moire et les cha\u00eenes sont au c\u0153ur de cette architecture. <strong>Agents<\/strong> orchestrer les flux de travail, en d\u00e9terminant les outils \u00e0 utiliser et la mani\u00e8re de combiner leurs r\u00e9sultats. <strong>Outils<\/strong> effectuer des t\u00e2ches sp\u00e9cifiques, telles que l'interrogation de bases de donn\u00e9es ou l'application de mod\u00e8les linguistiques. <strong>M\u00e9moire<\/strong> maintient le contexte \u00e0 travers les \u00e9tapes, ce qui permet une prise de d\u00e9cision \u00e9clair\u00e9e. <strong>Cha\u00eenes<\/strong> d\u00e9finir la s\u00e9quence des op\u00e9rations et le flux de donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n<p>LangChain propose des cha\u00eenes pr\u00e9d\u00e9finies pour les cas d'utilisation courants, tout en permettant la cr\u00e9ation de cha\u00eenes personnalis\u00e9es. Dans un flux de travail typique, un agent r\u00e9cup\u00e8re des donn\u00e9es pertinentes \u00e0 l'aide d'outils, les transmet \u00e0 un mod\u00e8le linguistique pour traitement et \u00e9value le r\u00e9sultat, en it\u00e9rant \u00e9ventuellement avec des outils ou une m\u00e9moire suppl\u00e9mentaires.<\/p>\n\n\n<p>L'extensibilit\u00e9 de LangChain permet aux d\u00e9veloppeurs de cr\u00e9er des agents et des outils personnalis\u00e9s pour encapsuler la logique propre \u00e0 un domaine ou pour s'int\u00e9grer \u00e0 des syst\u00e8mes propri\u00e9taires, ce qui permet de cr\u00e9er des solutions sur mesure qui exploitent de vastes mod\u00e8les linguistiques avec des donn\u00e9es structur\u00e9es et des r\u00e8gles commerciales.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\">\n<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/10c8b8aa-bcba-4328-82ee-d2f671e78d55.png\" alt=\"Cadre LangChain\" \/>\n<\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_LangChain_for_Your_Enterprise\"><\/span>Pourquoi LangChain pour votre entreprise ?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>Les entreprises cherchent \u00e0 exploiter le potentiel des mod\u00e8les linguistiques de grande taille, mais leur int\u00e9gration \u00e0 des processus m\u00e9tier complexes et \u00e0 des donn\u00e9es structur\u00e9es peut s'av\u00e9rer difficile. LangChain comble cette lacune en offrant un cadre robuste qui relie les mod\u00e8les linguistiques aux donn\u00e9es et aux flux de travail de l'entreprise.<\/p>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Unlock_Language_Models_Potential_with_Structured_Data_Access\"><\/span><strong>Exploiter le potentiel des mod\u00e8les linguistiques gr\u00e2ce \u00e0 l'acc\u00e8s aux donn\u00e9es structur\u00e9es<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n<p>La g\u00e9n\u00e9ration d'extraction augment\u00e9e de LangChain permet aux mod\u00e8les de langage d'acc\u00e9der \u00e0 des informations provenant de diverses sources de donn\u00e9es structur\u00e9es et de les int\u00e9grer. Cette fusion du traitement du langage naturel et des donn\u00e9es structur\u00e9es permet aux entreprises d'exploiter les mod\u00e8les de langage tout en s'assurant que les r\u00e9sultats sont fond\u00e9s sur des informations pr\u00e9cises et pertinentes.<\/p>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Leverage_Up-to-Date_Knowledge_and_Information\"><\/span><strong>Tirer parti de connaissances et d'informations actualis\u00e9es<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n<p>L'int\u00e9gration de LangChain avec des sources de donn\u00e9es en temps r\u00e9el garantit que les r\u00e9sultats des mod\u00e8les linguistiques sont bas\u00e9s sur les donn\u00e9es les plus r\u00e9centes, minimisant ainsi le risque que des informations obsol\u00e8tes entravent la prise de d\u00e9cision.<\/p>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Streamline_Development_of_Enterprise_AI_Applications\"><\/span><strong>Rationaliser le d\u00e9veloppement des applications d'IA d'entreprise<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n<p>L'architecture modulaire de LangChain, les cha\u00eenes composables et les agents et outils pr\u00eats \u00e0 l'emploi acc\u00e9l\u00e8rent le processus de d\u00e9veloppement, permettant un prototypage et un d\u00e9ploiement rapides de solutions intelligentes sur mesure.<\/p>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Boost_Productivity_with_Reusable_Components\"><\/span><strong>Augmenter la productivit\u00e9 avec des composants r\u00e9utilisables<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n<p>L'accent mis par LangChain sur la r\u00e9utilisation et la modularit\u00e9 se traduit par des gains de productivit\u00e9 pour les \u00e9quipes de d\u00e9veloppement des entreprises. Les composants pr\u00e9construits et la logique m\u00e9tier encapsul\u00e9e optimisent les efforts de d\u00e9veloppement, r\u00e9duisent la dette technique et favorisent la collaboration.<\/p>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Built-in_Tools_and_Utilities\"><\/span><strong>Outils et utilitaires int\u00e9gr\u00e9s<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n<p>Les outils et utilitaires int\u00e9gr\u00e9s \u00e0 LangChain, notamment les s\u00e9parateurs de texte, les magasins de vecteurs et les encastrements, permettent un traitement efficace des donn\u00e9es et une interaction transparente avec les mod\u00e8les de langage.<\/p>\n\n\n<p>Les entreprises peuvent rationaliser les pipelines de donn\u00e9es, extraire des informations de sources non structur\u00e9es et cr\u00e9er des applications robustes qui g\u00e8rent divers formats de donn\u00e9es et de grands volumes d'informations.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Top_10_LangChain_Tools_And_How_to_Use_Them\"><\/span>Les 10 meilleurs outils LangChain et leur utilisation<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>Cette semaine, nous examinons \u00e9galement les 10 principaux outils LangChain et la mani\u00e8re dont votre entreprise peut les utiliser :<\/p>\n\n\n<p>\ud83d\udcc8 <strong>Analyse des donn\u00e9es financi\u00e8res avec Alpha Vantage :<\/strong><\/p>\n\n\n<p>Alpha Vantage est un puissant outil API qui fournit des donn\u00e9es sur les march\u00e9s financiers aux agents LangChain. Il permet aux agents de r\u00e9cup\u00e9rer des donn\u00e9es historiques et en temps r\u00e9el sur les actions, les devises et les crypto-monnaies. Cet outil est pr\u00e9cieux pour cr\u00e9er des applications financi\u00e8res telles que des pr\u00e9dicteurs de cours boursiers et des conseillers en investissement.<\/p>\n\n\n<p>\ud83c\udfa8 <strong>G\u00e9n\u00e9rer des images \u00e0 partir de textes avec DALL-E :<\/strong><\/p>\n\n\n<p>DALL-E est un outil de g\u00e9n\u00e9ration d'images d'OpenAI qui apporte la cr\u00e9ativit\u00e9 visuelle aux agents LangChain. Il permet aux agents de g\u00e9n\u00e9rer des images \u00e0 partir de descriptions textuelles, ce qui favorise les applications cr\u00e9atives. Gr\u00e2ce \u00e0 l'int\u00e9gration de DALL-E, les agents peuvent cr\u00e9er des visuels pour am\u00e9liorer l'exp\u00e9rience de l'utilisateur.<\/p>\n\n\n<p>\ud83d\udd0d <strong>Donn\u00e9es compl\u00e8tes sur le r\u00e9f\u00e9rencement par DataForSEO<\/strong>:<\/p>\n\n\n<p>DataForSEO est une plateforme de donn\u00e9es SEO compl\u00e8te qui s'int\u00e8gre \u00e0 LangChain. Elle permet d'acc\u00e9der aux donn\u00e9es des moteurs de recherche, y compris le classement des mots cl\u00e9s, les caract\u00e9ristiques des SERP et les informations sur les concurrents. Cette int\u00e9gration rationalise le processus de cr\u00e9ation d'agents IA ax\u00e9s sur le r\u00e9f\u00e9rencement, tels que les optimiseurs de contenu et les assistants de recherche de mots cl\u00e9s.<\/p>\n\n\n<p><strong>\ud83d\udde3\ufe0f Synth\u00e8se vocale r\u00e9aliste de ElevenLabs :<\/strong><\/p>\n\n\n<p>L'API Text2Speech d'ElevenLabs apporte une synth\u00e8se vocale r\u00e9aliste aux agents LangChain. Elle permet aux agents de g\u00e9n\u00e9rer un discours naturel dans diff\u00e9rentes langues et avec diff\u00e9rentes voix. La technologie de clonage de voix \u00e9motionnelles ajoute une nouvelle dimension aux r\u00e9ponses des agents, les rendant plus engageantes et expressives.<\/p>\n\n\n<p><strong>\ud83d\udcc1 Connecter les donn\u00e9es de Google Drive avec LangChain :<\/strong><\/p>\n\n\n<p>L'int\u00e9gration de Google Drive permet aux agents LangChain d'acc\u00e9der aux donn\u00e9es stock\u00e9es dans les fichiers Google Drive et de les analyser. Les agents peuvent charger des documents directement \u00e0 partir de Drive, extraire des informations \u00e0 l'aide de grands mod\u00e8les linguistiques et g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9sum\u00e9s ou des r\u00e9ponses. Cette int\u00e9gration rationalise le processus de connexion des donn\u00e9es de Drive avec l'IA, en \u00e9liminant le besoin de transfert manuel de donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n<p>\ud83e\udde0 <strong>Enrichir les agents avec les connaissances de Wolfram Alpha :<\/strong><\/p>\n\n\n<p>Wolfram Alpha est un moteur de connaissances informatiques qui fournit des connaissances de niveau expert sur un large \u00e9ventail de sujets. L'int\u00e9gration de Wolfram Alpha et de LangChain permet aux agents d'effectuer des calculs complexes, de g\u00e9n\u00e9rer des visualisations de donn\u00e9es et de fournir des r\u00e9ponses \u00e9clair\u00e9es. Cette combinaison permet aux agents de r\u00e9soudre des probl\u00e8mes, de fournir des explications et d'offrir des perspectives dans divers domaines.<\/p>\n\n\n<p><strong>\ud83c\udf4b Construire des agents interactifs avec Lemon Agent :<\/strong><\/p>\n\n\n<p>Lemon Agent fournit un cadre pour la construction d'agents interactifs qui peuvent interagir avec leur environnement et prendre des d\u00e9cisions bas\u00e9es sur des donn\u00e9es du monde r\u00e9el. L'int\u00e9gration avec LangChain permet aux agents de lire et d'\u00e9crire avec pr\u00e9cision des donn\u00e9es dans des outils tels que Airtable, Hubspot et Notion. Cela permet de cr\u00e9er des flux de travail aliment\u00e9s par l'IA qui automatisent les t\u00e2ches, r\u00e9cup\u00e8rent les informations et mettent \u00e0 jour les enregistrements dans les outils d'entreprise.<\/p>\n\n\n<p><strong>\ud83e\udde0 Ajouter de la m\u00e9moire \u00e0 long terme avec Memorize :<\/strong><\/p>\n\n\n<p>Memorize ajoute des capacit\u00e9s de m\u00e9moire \u00e0 long terme aux agents LangChain, leur permettant de se souvenir et de r\u00e9sumer des conversations et des interactions ant\u00e9rieures. Il utilise des techniques d'apprentissage non supervis\u00e9 pour affiner de grands mod\u00e8les linguistiques, permettant une m\u00e9morisation et un rappel efficaces. Gr\u00e2ce \u00e0 Memorize, les agents peuvent conserver le contexte sur plusieurs sessions, offrant ainsi une exp\u00e9rience utilisateur plus personnalis\u00e9e et plus coh\u00e9rente.<\/p>\n\n\n<p><strong>\ud83d\udd2c Acc\u00e9der \u00e0 la recherche biom\u00e9dicale avec PubMed :<\/strong><\/p>\n\n\n<p>PubMed est une vaste base de donn\u00e9es de litt\u00e9rature biom\u00e9dicale qui contient des millions d'articles et de r\u00e9sum\u00e9s scientifiques. L'int\u00e9gration de PubMed \u00e0 LangChain permet aux agents de rechercher, d'extraire et d'analyser cette mine de connaissances scientifiques. Cet outil est pr\u00e9cieux pour les chercheurs, les professionnels de la sant\u00e9 et toute personne travaillant dans le domaine biom\u00e9dical.<\/p>\n\n\n<p><strong>\ud83d\udcca Analyser les tendances de la recherche avec Google Trends :<\/strong><\/p>\n\n\n<p>Google Trends fournit des informations sur la popularit\u00e9 des termes de recherche au fil du temps, y compris les tendances du volume de recherche, les requ\u00eates connexes et l'int\u00e9r\u00eat g\u00e9ographique. L'int\u00e9gration des donn\u00e9es Google Trends \u00e0 LangChain permet aux agents de fournir des informations sur les tendances de recherche, d'identifier les sujets \u00e9mergents et d'optimiser les strat\u00e9gies de contenu. Cela peut \u00eatre utile pour les planificateurs de contenu aliment\u00e9s par l'IA, les assistants d'\u00e9tudes de march\u00e9 et d'autres applications qui s'appuient sur la compr\u00e9hension du comportement des utilisateurs et de la demande du march\u00e9.<\/p>\n\n\n<p><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=pBBe1pk8hf4&t=32s&pp=ygUVaGFycmlzb24gY2hhc2Ugc3BlZWNo\">https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=pBBe1pk8hf4&amp;t=32s&amp;pp=ygUVaGFycmlzb24gY2hhc2Ugc3BlZWNo<\/a><\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_Quotes_on_AI_Agents_From_Harrison_Chase_Co-Founder_and_CEO_of_LangChain\"><\/span>10 citations de Harrison Chase, cofondateur et PDG de LangChain, sur les agents d'IA<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><p> \"Je ne pense pas que nous ayons trouv\u00e9 la bonne fa\u00e7on d'interagir avec ces applications d'agents. Je pense qu'un humain dans la boucle est toujours n\u00e9cessaire parce qu'ils ne sont pas super fiables. Mais s'il est trop pr\u00e9sent dans la boucle, il ne fait pas grand-chose d'utile. Il y a donc un dr\u00f4le d'\u00e9quilibre \u00e0 trouver\".<\/p><\/li><li><p>\"Les agents sont comme des travailleurs num\u00e9riques - capables de naviguer automatiquement sur le web, de parcourir nos fichiers \u00e0 l'aide de nos applications et m\u00eame, potentiellement, de contr\u00f4ler nos appareils \u00e0 notre place.<\/p><\/li><li><p> \"Nous utilisons en permanence toute une s\u00e9rie d'outils diff\u00e9rents pour nous aider \u00e0 accomplir une t\u00e2che donn\u00e9e. C'est l\u00e0 que les agents sont un peu diff\u00e9rents - au lieu que ce soit nous qui utilisions ces outils, nous d\u00e9crivons simplement \u00e0 une IA la t\u00e2che \u00e0 accomplir et l'objectif final, puis elle planifie les outils qu'elle doit utiliser et la mani\u00e8re de les utiliser, avant de s'en charger elle-m\u00eame.\"<\/p><\/li><li><p>\"Non seulement ils peuvent accomplir la t\u00e2che beaucoup plus rapidement que nous, mais en th\u00e9orie, nous n'aurions m\u00eame pas besoin de savoir comment utiliser ces outils.<\/p><\/li><li><p>\"Je pense qu'il y a probablement deux directions \u00e0 prendre. L'une est l'utilisation d'outils plus g\u00e9n\u00e9riques, c'est-\u00e0-dire que les humains sp\u00e9cifient un ensemble d'outils et que les agents utilisent ensuite ces outils de mani\u00e8re plus ouverte.<\/p><\/li>\n<\/ol>\n\n\n<p>Consultez notre blog pour d\u00e9couvrir les autres citations de Harrison Chase sur les agents d'intelligence artificielle et leur impact sur l'avenir de la technologie.<\/p>\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\" \/>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Thank_you_for_taking_the_time_to_read_AI_YOU\"><\/span><strong>Merci d'avoir pris le temps de lire AI &amp; YOU !<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p><strong>Pour obtenir encore plus de contenu sur l'IA d'entreprise, y compris des infographies, des statistiques, des guides pratiques, des articles et des vid\u00e9os, suivez Skim AI sur <\/strong><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/linkedin.com\/company\/skim-ai\"><strong>LinkedIn<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n<p>Vous \u00eates un fondateur, un PDG, un investisseur en capital-risque ou un investisseur \u00e0 la recherche de services de conseil ou de due diligence en mati\u00e8re d'IA ? Obtenez les conseils dont vous avez besoin pour prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es concernant la strat\u00e9gie de votre entreprise en mati\u00e8re de produits d'IA ou d'opportunit\u00e9s d'investissement.<\/p>\n\n\n<p><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/meetings.hubspot.com\/gregg15\/15-min-about-enterprise-ai?utm_source=hs_email&utm_medium=email\">Vous avez besoin d'aide pour lancer votre solution d'IA d'entreprise ? Vous cherchez \u00e0 cr\u00e9er vos propres travailleurs de l'IA avec notre plateforme de gestion de la main-d'\u0153uvre de l'IA ? Parlons-en<\/a><\/p>\n\n\n<p>Nous construisons des solutions d'IA personnalis\u00e9es pour les entreprises financ\u00e9es par le capital-risque et le capital-investissement dans les secteurs suivants : Technologie m\u00e9dicale, agr\u00e9gation de nouvelles\/contenu, production de films et de photos, technologie \u00e9ducative, technologie juridique, Fintech &amp; Cryptocurrency.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Industry use case: Rakuten, a large company with 70+ businesses, used LangChain&#8217;s OpenGPTs package to deliver an employee empowerment experience. It only took three engineers one week to get the initial platform up and running for Rakuten&#8217;s 32,000 employees, showcasing the speed and efficiency gains. 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