CATALOGUE Code & Data Formation Python Comprendre et déployer une IA locale avec Langchain et Ollama

Comprendre et utiliser Langchain pour son pipeline RAG

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Langchain est un framework incontournable pour automatiser et optimiser l’intégration de modèles LLM dans vos projets RAG (Retrieval-Augmented Generation). Cette vidéo présente ses fonctionnalités principales, comme le chunking, les embeddings, la gestion de la mémoire conversationnelle et l’orchestration de pipelines complexes, offrant ainsi un important gain de temps et de flexibilité pour tout développement IA.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette leçon approfondie, nous explorons Langchain, un framework Python qui facilite l’intégration des LLM (Large Language Models) au sein de pipelines d’IA avancés (notamment en mode RAG). Après un rappel des étapes essentielles—chunking des documents, génération des embeddings, sélection de vecteurs pertinents—la vidéo met en évidence le rôle de Langchain comme couche d’abstraction centralisée. Ce framework prend en charge le chargement de nombreux types de documents (PDF, Word, bases de données, API), la découpe intelligente en chunks avec gestion des overlaps pour conserver le contexte, ainsi que la conversion en vecteurs via différents embedders (OpenAI, HuggingFace, etc.) et vector stores (Face, ChromaDB, Milvus, etc.).

Langchain permet également d’orchestrer l’intégralité du pipeline en réduisant la complexité et la quantité de code à produire. Il offre une API unifiée pour interagir facilement avec divers modèles, des utilitaires pour chaîner les étapes (chaining), des fonctionnalités avancées telles que le multi-query retrieval, la gestion native de la mémoire conversationnelle, l’optimisation des prompts, la gestion des erreurs, et même le streaming des réponses générées pour un affichage progressif.

La vidéo détaille la simplicité d’intégration, la flexibilité de substitution des composants (changer d’embedder, de vector store, ou de LLM via quelques paramètres) et l’intérêt pour le prototypage rapide et l’évolution des workflows, notamment avec l’usage d’agents et d’outils externes. Enfin, l’analogie avec Django pour le web est évoquée : Langchain s’impose comme le framework tout-en-un pour le RAG, centralisant développement, gestion de workflow et évolutivité dans les projets d’IA appliquée.

Objectifs de cette leçon

Appréhender les fonctionnalités principales de Langchain, comprendre son intérêt dans l’automatisation du pipeline RAG, savoir intégrer et orchestrer efficacement le stockage vectoriel, la gestion du contexte, et l’appel aux LLM via une API unifiée, tout en optimisant le développement IA.

Prérequis pour cette leçon

Des notions de base en Python sont nécessaires, ainsi qu’une compréhension générale du NLP (traitement du langage naturel), des concepts d’embeddings, de vector store et de LLM. Une expérience avec les architectures IA ou frameworks similaires (ex. Django, HuggingFace, OpenAI) est recommandée pour tirer le meilleur profit de cette leçon.

Métiers concernés

Les usages professionnels de ce sujet concernent les architectes de solutions IA, développeurs de chatbots, data engineers, experts en knowledge management, analystes data, chercheurs en NLP, ainsi que tout professionnel impliqué dans la conception et l’optimisation de systèmes de recherche augmentée par l’IA et de dialogue automatisé.

Alternatives et ressources

Pour orchestrer des pipelines RAG ou LLM, on peut également recourir à Haystack, LlamaIndex, ou à des solutions manuelles (scripts Python personnalisés) combinant HuggingFace, ChromaDB ou Milvus sans framework d’orchestration. D’autres frameworks émergents dans l’écosystème IA peuvent aussi être explorés.

Questions & Réponses

Langchain offre une couche d’abstraction qui centralise le chargement, la découpe, l’embedding, la recherche vectorielle, la gestion du contexte et l’interconnexion avec les différents LLM, évitant l’écriture de centaines de lignes de code spécifiques et facilitant remplacement ou mise à jour des composants.
Langchain propose des text splitters configurables pour découper automatiquement les documents en chunks pertinents, avec gestion des overlaps pour préserver le contexte, puis convertit ces chunks en vecteurs par une interface standardisée pour plusieurs outils d’embedding, facilitant la recherche sémantique.
Grâce à son architecture modulaire et à ses APIs unifiées, il permet de rapidement changer d’embedder, de vector store ou de LLM, d’ajouter des agents ou des outils, et d’expérimenter facilement différentes combinaisons sans changer la structure principale du code, ce qui accélère la phase de prototypage.