L'écosystème LangChain

Développer des applications LLM avec LangChain

Jonathan Bennion

AI Engineer & LangChain Contributor

Faites connaissance avec votre instructeur…

 

Portrait de Jonathan Bennion.

 

 

  • Jonathan Bennion, ingénieur en IA
  • ML et IA chez Facebook, Google, Amazon, Disney, EA
  • Créateur de Logical Fallacy chain dans LangChain
  • Contributeur à DeepEval
Développer des applications LLM avec LangChain

Créer des applis LLM avec LangChain

Un chantier pour des applications LLM/IA.

Développer des applications LLM avec LangChain

L'écosystème LangChain comprenant LangChain, LangSmith et LangGraph.

Développer des applications LLM avec LangChain

Intégrations LangChain

Organisations partenaires de LangChain, dont Anthropic, OpenAI, Hugging Face, neo4j, Databricks, XAI, Mistral, Cohere, Snowflake et AWS.

1 https://python.langchain.com/docs/integrations/providers/
Développer des applications LLM avec LangChain

Créer des applis LLM à la façon LangChain…

Un clavardeur de soutien à la clientèle avec deux modes : l'un pour fournir de l'information sur les produits et des recommandations, l'autre pour des conseils précis et des FAQ pour les clientes et clients ayant des problèmes de commande.

Développer des applications LLM avec LangChain

Créer des applis LLM à la façon LangChain…

Un LLM représenté comme un moteur de voiture.

Développer des applications LLM avec LangChain

Créer des applis LLM à la façon LangChain…

Une décision partagée.

Développer des applications LLM avec LangChain

Créer des applis LLM à la façon LangChain…

Une base de données.

Développer des applications LLM avec LangChain

Créer des applis LLM à la façon LangChain…

Une loupe représentant la recherche et la récupération d'information.

Développer des applications LLM avec LangChain

Interaction avec les modèles OpenAI

from langchain_openai import ChatOpenAI


llm = ChatOpenAI(
    model="gpt-4o-mini",
    api_key='...'
)


llm.invoke("What is LangChain?")

LangChain is a framework designed for developing applications...
  • Paramètres supplémentaires : max_completion_tokens, temperature, etc.
1 https://platform.openai.com/docs/quickstart
Développer des applications LLM avec LangChain

🤗 Interaction avec les modèles Hugging Face

from langchain_huggingface import HuggingFacePipeline


llm = HuggingFacePipeline.from_model_id(
    model_id="meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct",
    task="text-generation",
    pipeline_kwargs={"max_new_tokens": 100}
)


llm.invoke("What is Hugging Face?")

Hugging Face is a popular open-source artificial intelligence (AI) library...
Développer des applications LLM avec LangChain

Passons à la pratique !

Développer des applications LLM avec LangChain

Preparing Video For Download...