LangChain

Qu’est-ce que LangChain ?

LangChain est un framework de développement open source destiné aux applications de grands modèles de langage et aux agents IA, offrant des écosystèmes en Python ainsi qu’en JavaScript/TypeScript. Les développeurs peuvent relier différents modèles, outils, systèmes de recherche, sorties structurées et middleware via une interface unifiée, afin de créer des assistants de conversation, des systèmes de question-réponse sur documents RAG, des agents de recherche, des outils d’analyse de données et des applications d’automatisation métier.

La pile de produits actuelle de LangChain doit être comprise en trois niveaux :LangChain C’est un agent de haut niveau et un framework de développement d’applications.LangGraph Il s’agit d’un runtime d’orchestration de base destiné aux agents à état, à longue durée de vie et réversibles.LangSmith Il s’agit d’une plateforme commerciale utilisée pour le suivi, l’évaluation, la surveillance et le déploiement. Le fait que les bibliothèques open source soient gratuites ne signifie pas que LangSmith et l’appel des modèles le soient également.

Fonctionnalités clés de LangChain

Interface de modèle unifié

LangChain réduit le code à répéter lors du passage d’un fournisseur à un autre — OpenAI, Anthropic, Google, AWS, Azure, modèles locaux, etc. — en standardisant les messages, les appels d’outils, les sorties en flux et les réponses structurées. Les capacités, les paramètres et les formats de retour des différents modèles diffèrent encore ; il est donc nécessaire de tester les appels d’outils, les images, le contexte et les sorties structurées avant la migration.

Agents d’IA et outils

L’agent utilise un modèle pour déterminer quand appeler des outils de recherche, de base de données, de fichiers, de code ou d’API métier, et poursuit son raisonnement en fonction des résultats de ces outils. Les développeurs peuvent définir le schéma des paramètres des outils, la gestion des erreurs et le format de retour.

Lorsque les outils disposent de droits d’exécution réels, il convient d’appliquer le principe du minimum de privilèges, des délais de timeout, des tentatives de réessai, l’idempotence et l’approbation manuelle.

Middleware

Le middleware peut insérer de la logique avant et après les appels de modèle, les appels d’outils et les changements d’état au cours du cycle de vie de l’Agent, afin de permettre des prompts dynamiques, un routage de modèle, des résumés, un filtrage des informations sensibles, des tentatives de réessai, une intervention humaine et des restrictions d’appel. Cela évite que les capacités transversales ne soient dispersées dans chaque Outil, ce qui est idéal pour mettre en place une couche de gouvernance unifiée.

RAG et recherche de documents

L’écosystème LangChain propose des composants de chargement de documents, de segmentation de texte, d’Embedding, de stockage vectoriel, de récupération et de génération, qui permettent de fournir aux modèles les résultats de recherche sur des données privées. La qualité du RAG dépend de la parsing, de la segmentation, de l’indexation, du filtrage et de l’évaluation ; il n’est pas automatiquement fiable dès qu’une base de données vectorielle est connectée.

Le système formel doit conserver les métadonnées de source et vérifier les références.

Orchestration d’état LangGraph

LangGraph représente les nœuds et les transitions d’état sous forme de structure graphique, et prend en charge la persistance, l’exécution en flux, le mode Human-in-the-loop, la mémoire, les branches, les boucles et la reprise après interruption. Il est adapté aux tâches longues, aux agents nécessitant un état clair, ainsi qu’à l’orchestration de plusieurs agents.

La capacité de construction d’agents de haut niveau de LangChain fonctionne elle-même sur LangGraph ; les débutants peuvent d’abord utiliser LangChain, et recourir directement à LangGraph lorsqu’ils ont besoin d’un contrôle au niveau bas.

LangSmith : observation et évaluation

LangSmith peut enregistrer un trace complet, y compris les demandes de modèle, les appels d’outils, les délais, les tokens et les erreurs ; il prend également en charge les ensembles de données, l’évaluation en ligne/offline, l’annotation manuelle, Prompt Playground, la surveillance et les insights.

Il n’exige pas que les applications utilisent LangChain ; il suffit d’intégrer le SDK de suivi pour pouvoir observer des agents écrits dans d’autres frameworks.

LangSmith Deployment

Deployment fournit une infrastructure gérée pour des agents en exécution à long terme, des étapes intermédiaires en flux continu, des API de statut et de mémoire, des tâches planifiées, des fonctionnalités d’authentification ainsi que l’interface MCP Server. Plus inclut un déploiement Serverless Small gratuit, tandis que les instances Serverless ou Dedicated supplémentaires sont facturées en fonction de la consommation de ressources ;

Enterprise peut choisir une mise en œuvre auto-hébergée ou hybride.

Logiciels libres et licences

Le dépôt principal de LangChain pour Python est sous licence MIT, et des bibliothèques clés telles que LangGraph sont également disponibles sur GitHub officiel. La plateforme cloud LangSmith, les fonctionnalités de déploiement et certains services d’entreprise font partie des produits commerciaux.

Chaque modèle, base de données vectorielle et package d’intégration suit également ses propres licences et conditions de service.

Comparaison des stacks de produits LangChain

Prix et forfaits LangSmith

LangSmith utilise un modèle de tarification « frais de base par siège + facturation selon l’utilisation ». LCU désigne les ressources de calcul, tandis que LSU désigne les ressources de suivi ou de stockage.

Le prix de base actuel sur le site officiel est de 1,50 dollar par LCU et de 1 dollar par LSU.

Après épuisement du Trace gratuit, un tarif à l’usage s’applique. Les ressources déployées sont actuellement converties en LCU/LSU en fonction des vCPU, de la mémoire et de la consommation de la base de données, et facturées au quart de seconde.

Les frais de token du modèle sont généralement toujours facturés par le fournisseur du modèle.

Il y a de nombreux éléments affectant le prix ; le budget de production doit être calculé à l’aide du calculateur sur le site officiel et suivi en fonction du trace réel.

Guide d’introduction à LangChain

1. Sélectionner la langue :Utilisez Python ou TypeScript par projet, créez des environnements virtuels indépendants et verrouillez les dépendances.
2. Installer le paquet principal :Installez LangChain ainsi que les paquets d’intégration des fournisseurs de modèles correspondants, et stockez la clé API dans une variable d’environnement.
3. Créer un modèle :Initialiser le modèle de chat, en testant d’abord les messages ordinaires, les réponses en flux et les sorties structurées.
4. Outil de définition :Définir clairement le nom, la description et le schéma des paramètres de la fonction, et restreindre les droits pour les opérations dangereuses.
5. Créer un Agent :Configurer les instructions du système, les outils, le middleware et les conditions d’arrêt, et utiliser des tâches de test pour vérifier le choix des outils.
6. Ajouter RAG sur demande :Traiter les documents, créer des index et un retriever, ainsi qu’un ensemble d’évaluation avec des réponses standard.
7. États complexes avec LangGraph :Lorsqu’une boucle, un rétablissement, une mémoire et une approbation sont nécessaires, construisez le processus en diagramme d’états explicite.
8. Se connecter à LangSmith :Activer le suivi, comparer les versions du prompt, du modèle et de l’outil, puis déployer après avoir vérifié la qualité et le coût.

Tutoriel d’utilisation de LangChain

Créer des flux de travail professionnels réutilisables

1. Choisir un projet réel à faible risque comme modèle ;
2. Fixer l’interface du modèle unifié, ainsi que l’ordre d’utilisation des agents IA, des outils et du middleware.
3. Enregistrer l’environnement, le modèle, les indications et les conditions d’échec ;
4. Définir une approbation manuelle pour les actions d’écriture, de déploiement et de suppression ;
5. Comparer la vitesse, le coût, le taux de réussite des tests et le volume de rétravail ;
6. Vérifiez la stabilité avant de l’étendre à l’équipe ou à l’environnement de production ;

À qui s’adresse-t-il

• Développeurs qui ont besoin de créer rapidement des modèles, des outils et des applications d’IA de recherche ;
• Équipe d’ingénierie pour le développement d’agents capables de gérer des tâches longues, de se rétablir et d’intervenir manuellement ;
• Les organisations qui ont besoin d’un suivi, d’une évaluation et d’une surveillance systématiques des applications de LLM ;
• Équipes de produits qui souhaitent maintenir une interface relativement uniforme entre plusieurs fournisseurs de modèles ;
• Les entreprises qui ont besoin d’héberger, de gérer elles-mêmes ou de déployer de manière hybride des agents de production.

Avantages et précautions

• Les avantages de LangChain sont un écosystème mature, une intégration étendue de modèles et de données, des ressources abondantes en documents et en communauté, ainsi qu’une stack de produits complète allant du développement, de l’orchestration à l’évaluation et au déploiement.
• L’API de haut niveau convient pour un démarrage rapide, tandis que LangGraph offre un contrôle au niveau bas aux utilisateurs avancés.
• L’abstraction de la couche de framework augmente également les dépendances et la complexité du débogage.
• Il convient de fixer la version du paquet, de lire la documentation de migration et d’éviter de sur-engineer l’appel de modèles simples uniquement pour « utiliser le framework ».
• La sortie de l’agent n’est pas fiable, et RAG manquera également des éléments à détecter ;
• Le système de production doit mettre en place un ensemble d’évaluation, des traçages, des droits d’accès et une assistance humaine de secours ;
• Les traces collectées par LangSmith peuvent contenir des données d’utilisateurs ; il convient de mettre en place du masquage et une gouvernance des données avant l’accès.

Questions fréquentes

LangChain est-il gratuit ?

Les bibliothèques de base LangChain et LangGraph sont gratuites et open source. LangSmith propose un forfait gratuit pour les développeurs, avec des frais pour les équipes, le déploiement et l’utilisation excessive ;

L’API du modèle est facturée séparément.

Quelle est la différence entre LangChain et LangGraph ?

LangChain fournit des interfaces de niveau supérieur pour les agents, les modèles, les outils et le middleware ; LangGraph est chargé de l’orchestration de base, avec gestion de l’état et capacité de récupération.

Les deux peuvent être utilisés ensemble.

LangSmith doit-il être utilisé avec LangChain ?

Ce n’est pas obligatoire. LangSmith peut suivre et évaluer les applications LLM développées avec d’autres frameworks ou du code personnalisé.

LangChain prend-il en charge JavaScript ?

Prend en charge les écosystèmes Python et JavaScript/TypeScript. L’intégration des différents langages et le rythme de publication peuvent varier légèrement.

LangChain est-il open source ?

Le cadre de base est open source et évolue sous la licence MIT. La plateforme cloud LangSmith ainsi que les services d’hébergement entreprise relèvent de services commerciaux.