L’intelligence artificielle transforme radicalement la manière dont les entreprises automatisent et optimisent leurs processus. Parmi les outils permettant de tirer parti de cette technologie, les orchestrateurs d’IA tels que LangChain et PromptFlow jouent un rôle crucial. Ils offrent la possibilité de créer des workflows complexes en intégrant des modèles de langage, des bases de données et des API pour répondre à divers besoins.
Dans cette série d’articles sur LangChain, nous allons explorer en détail comment ces orchestrateurs peuvent être utilisés pour développer des cas d’usage concrets. Nous aborderons des exemples pratiques, comme la création de systèmes de conversation intelligents, l’extraction d’informations à partir de documents PDF, ou encore l’automatisation de requêtes API.
Quelques concepts clés
LLM (Large Language Model)
Les modèles de langage de grande envergure, ou LLM, sont au cœur de nombreuses applications modernes d’IA. Ce sont des modèles entraînés sur d’immenses volumes de données textuelles, capables de comprendre et de générer du langage naturel. Leurs capacités à produire des réponses cohérentes et pertinentes en réponse à des requêtes en font des outils incontournables pour des applications.
Prompt
Un prompt est l’instruction que l’on donne à un LLM pour déclencher une réponse. C’est un peu comme poser une question spécifique ou donner un ordre précis. Le prompt peut être construit dynamiquement, il contient la question de l’utilisateur de ainsi que certains éléments qui ne sont pas visibles par l’utilisateur, comme des consignes sur ce que le LLM doit faire ou non, la longueur maximale de la réponse, le style de réponse…
Orchestrateur IA
Les orchestrateurs IA sont des outils puissants qui simplifient l’intégration et la gestion des LLM dans des applications concrètes. Ils permettent de coordonner l’exécution de plusieurs modèles d’IA, de gérer les ressources nécessaires, et d’assurer une communication fluide entre différents composants d’une solution. En d’autres termes, ils agissent comme des chefs d’orchestre, veillant à ce que chaque élément de l’IA fonctionne en harmonie avec les autres, rendant ainsi plus accessible et efficace le déploiement d’applications d’IA complexes.
Tools
Les tools (outils) sont des composants spécifiques qui réalisent des tâches particulières. Ils peuvent inclure des modules pour l’extraction d’informations, la gestion des données, ou des opérations spécifiques sur les entrées et sorties des modèles de langage.
Agents
Les agents sont des entités autonomes capables de prendre des décisions et d’exécuter des actions en fonction de l’interaction avec l’utilisateur et des informations disponibles. Ils sont souvent une combinaison d’un tool avec un LLM.
⚠️ L’ensemble des articles utilisent du code python !
Maintenant que nous avons introduit ces diverses notions, nous allons pouvoir explorer en détail comment utiliser les orchestrateurs IA pour développer des applications basées sur des LLM.
À travers cette série d’articles, vous allez découvrir quelques solutions réalisables avec cet outil.
Au cœur de LangChain se trouve le concept de chaîne (Chain), qui joue un rôle crucial dans l’orchestration des différents composants nécessaires pour créer des solutions intelligentes.
La chaîne c’est l’élément central de LangChain. Elle permet de coordonner les interactions avec les divers composants, les LLM, les prompts, les bases de données et bien d’autres encore.
Pour reprendre les notions détaillées plus tôt, une chaîne va généralement se constituer d’un LLM, d’un prompt et peut optionnellement s’accompagner de Tools et d’Agents.
Pour faire simple, le fonctionnement peut s’expliquer en deux éléments :
– Construction d’une chaîne : Elle est constituée de plusieurs étapes ou opérations. Chaque étape réalise une tâche particulière allant de la gestion de prompts à l’intégration de données mémorisées.
– Exécution d’une chaîne : Pendant l’exécution, la chaîne suit un flux préétabli où chaque étape utilise les résultats des précédentes étapes pour produire une réponse finale cohérente.
Vous êtes encore dans le flou ? Ne vous inquiétez pas, le prochain article vous permettra d’y voir plus clair !
Nous plongerons ensemble dans un exemple montrant comment récupérer des informations dans un fichier PDF avec LangChain !
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