Qu'est-ce que LangChain

LangChain est un framework open source conçu pour simplifier l'utilisation de grands modèles de langage (LLM) pour des applications pratiques. Il connecte les LLM à des sources de données et des flux de travail externes, permettant ainsi aux entreprises d'automatiser des tâches telles que le support client, l'analyse de données et le reporting sans nécessiter d'expertise technique approfondie. En proposant des outils de séquençage des tâches, de rétention de mémoire et d'intégration aux API, LangChain permet aux utilisateurs de créer des flux de travail efficaces et personnalisés. Par exemple, avec des plateformes comme LaténodeLangChain peut être intégré à des outils de création de flux de travail visuels, simplifiant ainsi l'automatisation pour divers secteurs. Il constitue ainsi un outil puissant pour les entreprises cherchant à améliorer leur efficacité et à réduire les tâches manuelles.

LangChain expliqué en 13 minutes | Tutoriel de démarrage rapide pour débutants

Principales caractéristiques de LangChain

LangChain est un framework polyvalent conçu pour améliorer l'automatisation de l'IA en se concentrant sur trois points forts principaux : le séquençage intelligent des tâches, la rétention de la mémoire et une intégration fluide avec des systèmes externes.

Enchaînement des tâches et conception du flux de travail

LangChain simplifie les processus complexes en utilisant Chaînes - des pipelines structurés reliant les tâches individuelles en flux de travail cohérents. Ces chaînes peuvent gérer diverses opérations, de la génération de réponses à l'exécution de tâches avancées comme la récupération d'informations, la synthèse de contexte et l'analyse de données.

Différents types de chaînage répondent à des besoins commerciaux variés :

Chaînes séquentielles sont idéales pour les processus linéaires où chaque étape s'appuie sur la précédente.
Chaînes de ramification permettre à une sortie unique de se diviser en flux de travail parallèles pour des tâches indépendantes.
Chaînes itératives affiner les résultats par des ajustements répétés.
Chaînes conditionnelles s'adapter de manière dynamique, en choisissant l'étape suivante en fonction des résultats antérieurs.

Par exemple, LangChain SequentialChain et SimpleSequentialChain Les modules simplifient la création de workflows de chatbot sur des plateformes comme Latenode. Pour des besoins plus avancés, LangGraph propose des outils de persistance, de streaming et de débogage pour le déploiement d'agents.

Un exemple concret est le workflow d'analyse des tickets d'assistance client. Le système extrait les détails du ticket, vérifie son exactitude et génère des réponses personnalisées. Chacune de ces étapes fonctionne comme une chaîne distincte, la mémoire de LangChain conservant l'état du ticket tout au long du processus.

Cette approche modulaire s'intègre parfaitement à la plateforme d'automatisation low-code de Latenode, permettant aux entreprises de rationaliser leurs opérations plus efficacement. Nous verrons ensuite comment LangChain gère la rétention de contexte avec son module Mémoire.

Mémoire et stockage du contexte

LangChain Module de mémoire Cette solution répond au défi de maintenir le contexte des interactions, permettant aux systèmes d'IA de se souvenir des conversations passées et de prendre des décisions éclairées par les données historiques. Cela garantit des interactions plus fluides et plus pertinentes au fil du temps.

Le système mémoriel fonctionne de deux manières principales : il se base sur les interactions passées pour guider les actions actuelles et stocke les nouvelles informations pour une utilisation ultérieure. Cette double fonctionnalité est essentielle pour maintenir la continuité des conversations prolongées.

LangChain propose plusieurs options de stockage de mémoire :

ConversationBufferMemory conserve l'historique complet des conversations et les transmet à des modèles d'invite pour le contexte.
ConversationBufferWindowMemory conserve uniquement les interactions les plus récentes, en gérant les limitations de mémoire dans les fenêtres de contexte.

Andrej Karpathy a décrit avec justesse l'ingénierie contextuelle comme « l'art délicat et la science de remplir la fenêtre contextuelle avec les informations nécessaires pour l'étape suivante ».

Cette fonctionnalité est particulièrement précieuse pour les assistants personnels et les agents autonomes qui doivent mémoriser les préférences des utilisateurs et conserver l'historique des interactions sur plusieurs sessions. En préservant ces souvenirs, LangChain offre des expériences utilisateur plus personnalisées et cohérentes.

Avec la gestion du contexte couverte, les fonctionnalités d'intégration de LangChain poussent ses capacités encore plus loin en connectant l'IA à des sources de données externes.

API et intégration de données

L'une des caractéristiques les plus remarquables de LangChain est sa capacité à s'intégrer à un large éventail de systèmes externes. Il se connecte facilement aux bases de données (SQL et NoSQL), aux API, aux systèmes de fichiers, aux bases de données vectorielles, au stockage cloud, aux outils de scraping web, aux graphes de connaissances, aux flux de données en temps réel et même aux plateformes blockchain.

En février, 2025, le Guide de l'ingénieur sur les données et l'IA/ML Des exemples concrets de ces intégrations ont été mis en évidence. Par exemple, LangChain a été connecté à une base de données MySQL via SQLDatabase et create_sql_query_chain, permettant des requêtes en langage naturel sur les données utilisateur. De même, des outils comme PyPDFLoader, CSVLoader et JSONLoader ont été utilisés pour traiter des fichiers PDF, des feuilles de calcul et des fichiers JSON, en extrayant des données structurées pour une analyse plus approfondie.

LangChain garantit une gestion sécurisée des données avec des méthodes d'authentification telles que OAuth et les clés API, permettant aux entreprises d'intégrer des données en direct dans les flux de travail d'IA sans compromettre la sécurité.

Pour les utilisateurs de Latenode, les capacités d'intégration de LangChain ouvrent des possibilités infinies. Vous pouvez concevoir des workflows qui extraient des données de diverses sources, les traiter avec les outils d'IA de LangChain et envoyer les résultats aux applications métier, le tout depuis l'outil de création visuelle intuitif de Latenode.

Comme le dit la documentation de LangChain : « LangChain excelle lorsque vous devez connecter des LLM à des sources de données externes, des API ou des outils, partout où vous avez besoin d'une flexibilité d'intégration maximale. »

Cette capacité à relier l’IA aux systèmes du monde réel fait de LangChain un outil puissant pour créer des flux de travail d’automatisation avancés adaptés aux besoins spécifiques de l’entreprise.

Utilisation de LangChain avec Laténode

Le générateur de flux de travail visuel de Latenode simplifie l'intégration de LangChain, un outil puissant pour Flux de travail pilotés par l'IA, le rendant accessible même à ceux qui ne possèdent pas de compétences approfondies en programmation. Cette combinaison permet aux entreprises de déployer facilement une automatisation avancée.

Connecter les LLM à Latenode

Pour intégrer LangChain à Latenode, la plateforme propose un Nœud générateur de code JavaScript IA qui relie les flux de travail visuels aux scripts LangChain personnalisés. Cette configuration permet aux utilisateurs de tirer parti des fonctionnalités de LangChain tout en conservant la simplicité du glisser-déposer de Latenode.

L'intégration implique généralement trois éléments essentiels :

Nœud d'intégration de code: Exécute des scripts LangChain personnalisés.
Nœud TOUS les modèles LLM: Se connecte à une variété de modèles de langage, tels que la série GPT d'OpenAI et Claude d'Anthropic.
Déclencheurs Webhook: Initie des flux de travail en fonction d'événements externes.

Francisco de Paula S., développeur web spécialisé en études de marché, partage : « Le générateur de code JavaScript IA est une véritable bouée de sauvetage lorsque vous rencontrez un point d'automatisation où aucun outil ou nœud n'a été créé pour fonctionner avec Latenode. » Cette adaptabilité est particulièrement précieuse pour exploiter les fonctionnalités avancées de LangChain qui ne sont pas encore pré-intégrées à Latenode.

Un exemple simple de cette intégration pourrait ressembler à ceci : Déclencheur Webhook → Nœud de code (LangChain) → TOUS les modèles LLM → Google SheetsDans ce scénario, un webhook entrant active un script LangChain. Ce script traite les données, les envoie à un modèle de langage pour analyse, puis stocke les résultats dans une feuille Google Sheets, le tout géré via l'interface visuelle de Latenode.

Avec un accès à plus d'un million de packages NPM, LangChain peut être installé directement à l'aide de npm install langchain. Du JavaScript personnalisé peut ensuite être écrit dans l'environnement Latenode, offrant ainsi une flexibilité pour personnaliser les workflows. Ces outils constituent une base solide pour améliorer l'automatisation grâce aux fonctionnalités natives de Latenode.

Combinaison des fonctionnalités de Latenode avec LangChain

Les outils intégrés de Latenode amplifient la puissance de LangChain, permettant aux entreprises de créer des flux de travail qui vont bien au-delà des simples interactions avec les chatbots.

Par exemple, celui de Latenode automatisation du navigateur sans tête S'intègre parfaitement aux chaînes de traitement de données de LangChain. Cela permet des workflows qui extraient les données web, les traitent avec des modèles d'IA et exécutent des actions en fonction des résultats. De plus, la base de données interne de Latenode peut stocker en toute sécurité l'historique des conversations, enrichissant ainsi les données des workflows LangChain.

L'éditeur de code intégré à la plateforme simplifie encore davantage le développement d'automatisations personnalisées, facilitant ainsi l'implémentation de fonctionnalités LangChain telles que les chaînes personnalisées et les configurations de mémoire. Les données en temps réel de plus de 300 applications connectées peuvent être intégrées aux workflows LangChain grâce à Latenode. nœuds d'enrichissement de donnéesPar exemple, dans un scénario de support client, les données de ticket d'un CRM peuvent être combinées avec l'historique utilisateur d'une base de données, traitées via LangChain pour l'analyse des sentiments et la génération de réponses, puis renvoyées au système de support.

La rentabilité est un autre avantage. Latenode modèle de tarification basé sur le temps Garantit l'accessibilité financière des workflows LangChain complexes. À seulement 0.0019 $ par crédit d'exécution de 30 secondes, même les workflows nécessitant plusieurs secondes de traitement et de génération de réponses IA restent économiques, ce qui le rend évolutif pour les entreprises de toutes tailles.

sbb-itb-23997f1

Applications pratiques de LangChain

Les entreprises de divers secteurs utilisent LangChain pour rationaliser leurs opérations et améliorer leur efficacité.

Support client basé sur l'IA

LangChain redéfinit le support client en proposant des systèmes intelligents et contextuels qui vont au-delà des simples chatbots. Ces systèmes peuvent traiter des demandes complexes, rappeler des interactions passées, accéder aux bases de connaissances de l'entreprise et même effectuer des tâches telles que le traitement des remboursements ou la mise à jour des commandes, tout en conservant une approche personnalisée.

, par exemple en : Klarna Nous avons développé un assistant basé sur l'IA utilisant LangChain pour gérer les paiements, les remboursements et les escalades des clients. Cette solution a transformé des millions d'interactions, réduisant les délais de résolution des requêtes de 80 % et automatisant 70 % des tâches courantes.

« LangChain a été un excellent partenaire pour nous aider à concrétiser notre vision d'un assistant basé sur l'IA, en évoluant le support et en offrant des expériences client supérieures dans le monde entier. »

Sebastian Siemiatkowski, PDG et co-fondateur, Klarna

De même, le Un petit peu a utilisé LangChain pour créer un système de support modulaire et multi-agents, automatisant 90 % des demandes des clients et réduisant considérablement les efforts manuels.

Pour Laténode Pour les utilisateurs, l'automatisation des workflows de support client est simple. Une configuration courante peut inclure :
Déclencheur Webhook → Nœud de code (LangChain) → TOUS les modèles LLM → intégration CRM.
Voici comment cela fonctionne : lorsqu'un client soumet une demande, LangChain traite la demande, analyse son sentiment et son intention, génère une réponse personnalisée à l'aide d'un LLM et met à jour le dossier client dans le CRM, tout en préservant l'historique des conversations pour référence future.

Ces exemples illustrent la capacité de LangChain à simplifier et à améliorer les opérations de support client. Voyons maintenant comment cette solution transforme l'analyse et le reporting des données.

Traitement des données et reporting

LangChain permet aux équipes d'interroger des ensembles de données complexes en langage naturel, éliminant ainsi le besoin de compétences techniques avancées. En posant simplement des questions en anglais simple, les utilisateurs obtiennent des informations détaillées et exploitables.

Par exemple, Athéna Intelligence utilise LangChain pour optimiser « Olympus », un système d'IA qui automatise l'analyse de diverses sources de données grâce à des requêtes conversationnelles. Grâce aux interfaces de document et de récupération de LangChain, Olympus offre une analyse de données fluide et automatisée.

En logistique, CH Robinson démontre le potentiel de LangChain en l'intégrant à LangGraph pour automatiser les transactions par e-mail tout au long du cycle d'expédition. Cette configuration traite 15,000 5,500 e-mails par jour, automatise 600 XNUMX commandes et économise plus de XNUMX heures de travail manuel. LangSmith optimise ce système en assurant une surveillance et une détection des erreurs en temps réel.

Des recherches confirment ces avancées, montrant que l'automatisation pilotée par l'IA peut améliorer la satisfaction client de 15 à 25 % tout en réduisant les coûts opérationnels de 20 à 40 %. Des temps de réponse plus rapides, une plus grande précision et une réduction des tâches manuelles sont des facteurs clés de ces résultats.

Pour Laténode Pour les utilisateurs, les workflows de traitement des données peuvent être créés visuellement. Une automatisation typique pourrait ressembler à ceci :
Requête base de données → Nœud de code (LangChain) → TOUS les modèles LLM → Google Sheets.
Ce flux peut extraire des données, analyser les tendances à l'aide de l'IA, créer des informations en langage naturel et remplir des rapports formatés, le tout en quelques minutes, remplaçant ainsi des heures d'effort manuel.

La conception flexible de LangChain permet aux entreprises de passer de simples automatisations à des processus avancés basés sur l'IA. Ces applications concrètes illustrent son potentiel et ouvrent la voie à l'exploration de stratégies de mise en œuvre et de bonnes pratiques.

Avantages et considérations de mise en œuvre

LangChain est rapidement devenu le projet open source à la croissance la plus rapide sur GitHub en juin 2023[1], démontrant son rôle transformateur dans l'avancement de l'automatisation des entreprises et de l'intégration de l'IA.

Avantages de l'automatisation LangChain

La capacité de LangChain à relier les tâches de manière transparente et à s'intégrer efficacement à d'autres systèmes en fait une solution révolutionnaire pour l'automatisation des processus métier. En combinant de grands modèles de langage (LLM) avec des outils externes, de la mémoire et un raisonnement orienté objectif, il permet de créer des systèmes intelligents qui dépassent les limites des outils d'automatisation traditionnels, souvent basés sur des réponses statiques.

L'un de ses principaux avantages réside dans la rationalisation des opérations et l'amélioration de la prise de décision. Les entreprises constatent des gains immédiats en termes de rentabilité et de productivité grâce à la conception modulaire de LangChain, qui permet aux développeurs de créer et d'affiner rapidement les workflows d'IA. Cette approche permet d'économiser du temps et des ressources.

Un autre avantage clé est l'amélioration de l'efficacité des équipes. En automatisant les tâches routinières, LangChain réduit les erreurs et libère les employés pour qu'ils puissent se concentrer sur des initiatives stratégiques. Cela améliore non seulement la productivité, mais permet également aux entreprises de gérer des charges de travail croissantes sans avoir à augmenter leurs effectifs en conséquence.

Les modules de mémoire de LangChain ajoutent une couche de sophistication supplémentaire en rendant les workflows d'IA sensibles au contexte. Cette fonctionnalité est particulièrement utile dans des domaines comme le service client, où la préservation du contexte des conversations peut considérablement améliorer l'expérience utilisateur. Par exemple, un chatbot optimisé par LangChain peut mémoriser les interactions passées pour fournir des réponses plus personnalisées et plus précises.

L'évolutivité est un autre atout. LangChain permet aux organisations d'appliquer les LLM à des domaines spécialisés sans nécessiter de formation supplémentaire. Les utilisateurs peuvent ainsi interagir avec des systèmes back-end complexes en langage naturel, simplifiant ainsi les processus sans les complexifier. Les projections indiquent que d'ici 2030, 70 % des entreprises auront adopté les technologies d'IA[1], ce qui souligne l'importance de solutions évolutives comme LangChain.

Pour les utilisateurs de Latenode, ces avantages se traduisent par des applications concrètes dans divers secteurs. Les cabinets juridiques peuvent automatiser l'analyse des contrats et fournir des résumés clairs. Les distributeurs peuvent déployer des chatbots intelligents pour des recommandations de produits personnalisées et la gestion des commandes. Les prestataires de soins de santé peuvent simplifier les résumés et les suivis des dossiers patients, tandis que les établissements d'enseignement peuvent créer des systèmes de tutorat adaptatifs qui adaptent les cours aux progrès de chaque élève.

Considérations de mise en œuvre

Bien que LangChain offre des avantages incontestables, son déploiement réussi nécessite une planification minutieuse et une attention particulière aux défis potentiels. Il est essentiel de surmonter ces obstacles techniques et opérationnels pour exploiter pleinement ses avantages.

Intégration des données représente souvent un défi majeur. Les organisations doivent mettre en place des pipelines de prétraitement pour standardiser les données provenant de sources diverses. Le traitement par lots pour les grands ensembles de données, la validation rigoureuse des données et l'exploitation d'API ou de middleware peuvent contribuer à éviter les goulots d'étranglement liés à l'intégration et à garantir la compatibilité.

Ingénierie rapide C'est un autre domaine qui nécessite un effort continu. Pour élaborer des messages efficaces, il faut fournir des instructions claires, un contexte suffisant et des exemples pertinents. L'itération basée sur les performances réelles est cruciale, et les organisations doivent allouer des ressources pour affiner cet aspect en permanence.

Gestion de la mémoire peut également présenter des difficultés, notamment dans les applications à grande échelle. Des stratégies telles que l'élagage de la mémoire, le stockage en mémoire externe et la définition de limites et de délais d'expiration de mémoire appropriés peuvent contribuer à maintenir la stabilité du système. Une mauvaise gestion de la mémoire risque de dégrader les performances ou de provoquer des pannes système.

Stabilité et documentation de l'API Des problèmes peuvent survenir, notamment lors de l'intégration de LangChain dans des systèmes existants. Pour atténuer ces risques, les équipes doivent s'appuyer sur des API ou des bibliothèques stables, adopter des modèles de support à long terme lorsqu'ils sont disponibles, automatiser les vérifications des mises à jour et utiliser des protocoles de verrouillage et de test de version pour garantir la compatibilité.

Optimisation des performances Il s'agit d'une exigence permanente. Un suivi régulier des indicateurs de performance et l'identification précoce des goulots d'étranglement peuvent prévenir les perturbations. Une utilisation réfléchie des abstractions de LangChain peut contribuer à éviter les architectures trop complexes et difficiles à maintenir.

Pour les utilisateurs de Latenode, ces considérations se traduisent par des stratégies de conception de workflows concrètes. Une configuration d'entreprise typique peut inclure des étapes telles que l'interrogation d'une base de données, l'utilisation d'un nœud de code optimisé par LangChain, l'exécution de plusieurs modèles LLM et l'intégration à un système CRM. Chaque composant doit inclure la gestion des erreurs, des paramètres de temporisation et des mécanismes de secours pour garantir la fiabilité.

La meilleure approche pour implémenter LangChain consiste à commencer par des cas d'utilisation simples, à mettre en place des systèmes de surveillance et de test robustes, puis à augmenter progressivement la complexité à mesure que les équipes se familiarisent avec les capacités et les limites de la plateforme. Cette approche méthodique garantit une transition plus fluide et maximise le potentiel de LangChain pour améliorer les processus métier.

Conclusion

LangChain se distingue comme une technologie clé de l'automatisation pilotée par l'IA, reliant de manière transparente de vastes modèles linguistiques à des outils externes, des systèmes de mémoire et des agents décisionnels. Sa capacité à rationaliser les flux de travail en fait un atout précieux pour les entreprises souhaitant optimiser leurs opérations grâce à l'automatisation intelligente.

L'influence de ce framework s'étend à divers secteurs, les entreprises l'utilisant pour des tâches telles que la mise à l'échelle du support client, l'automatisation de la gestion immobilière et la gestion de migrations de code complexes. Ces exemples illustrent le rôle de LangChain dans la transformation des processus concrets grâce à l'automatisation.

Pour ceux qui utilisent Latenode, l'intégration de LangChain ouvre une multitude d'opportunités de conception flux de travail d'IA avancés Sans nécessiter d'expertise technique approfondie. En gérant l'infrastructure sous-jacente, Latenode permet aux utilisateurs de se concentrer sur la création de workflows précis. Le générateur de workflows visuel de la plateforme, associé à la vaste bibliothèque de plus de 600 intégrations de LangChain, permet aux utilisateurs de lier plusieurs modèles de langage, d'intégrer du JavaScript personnalisé pour des transformations de données sur mesure et de se connecter à un large éventail de services et d'applications.

Je pense que les workflows des agents IA seront à l'origine de progrès considérables cette année, peut-être même plus que la prochaine génération de modèles fondamentaux. C'est une tendance importante, et j'invite tous ceux qui travaillent dans l'IA à y prêter attention. - Andrew Ng

Démarrer avec LangChain sur Latenode est simple. Vous pouvez commencer avec des agents et des modèles d'IA pré-configurés, puis expérimenter en enchaînant plusieurs modèles de langage pour optimiser les performances et la rentabilité des tâches complexes. Par exemple, le déclenchement d'événements dans votre CRM vous permet d'intégrer l'IA directement à vos workflows opérationnels.

L'association de LangChain et de Latenode offre un avantage stratégique, alliant des capacités d'IA avancées à une mise en œuvre intuitive. LangChain fournit les outils d'automatisation sophistiqués dont les entreprises ont besoin, tandis que la plateforme low-code de Latenode garantit un déploiement rapide et économique. Ensemble, ils permettent une automatisation plus intelligente et plus rapide des flux de travail, permettant aux entreprises de garder une longueur d'avance dans le paysage évolutif des opérations pilotées par l'IA.

Questions Fréquentes Posées

Comment la fonction de mémoire de LangChain améliore-t-elle les systèmes de support client basés sur l'IA ?

LangChain Module de mémoire améliore les systèmes d'IA en leur permettant de conserver l'historique des conversations sur plusieurs interactions. Cette fonctionnalité permet un service client plus personnalisé et plus efficace grâce à des réponses contextuelles, naturelles et intuitives.

En mémorisant les détails clés des échanges précédents, l'IA réduit la frustration des clients qui doivent répéter les informations. Elle excelle également dans la gestion des conversations longues ou la résolution des problèmes récurrents, garantissant des interactions plus fluides et une expérience utilisateur plus conviviale. Cette capacité à mémoriser les détails passés rend l'assistance plus connectée et personnalisée.

Quels défis peuvent survenir lors de l’intégration de LangChain aux systèmes commerciaux existants, et comment peuvent-ils être résolus ?

L'intégration de LangChain à vos systèmes d'entreprise existants peut comporter son lot d'obstacles. Parmi les défis courants, on compte la maintenance. qualité des données, navigation processus d'intégration complexes, s'adaptant à Modifications de l'API, et en remplissant lacunes de documentationS’ils ne sont pas traités correctement, ces problèmes peuvent perturber les flux de travail et réduire l’efficacité.

Pour relever ces défis, commencez par vous assurer que les données avec lesquelles vous travaillez sont exactes, pertinentes et bien organisées. LangChain propose des API personnalisables et des outils d'intégration qui simplifient le processus de connexion à vos systèmes. Il est également important de rester proactif en surveillant les mises à jour des API pour garantir une compatibilité continue. Faire appel à des développeurs expérimentés et familiarisés avec les fonctionnalités de LangChain peut faire toute la différence, en contribuant à résoudre les problèmes techniques et à simplifier le processus de mise en œuvre. Avec une planification minutieuse et une expertise adéquate, LangChain peut devenir un outil puissant pour améliorer l'automatisation et fluidifier vos opérations.

Comment LangChain rend-il le traitement et le reporting des données plus efficaces pour des secteurs tels que la logistique et la finance ?

LangChain optimise le traitement et le reporting des données pour des secteurs comme la logistique et la finance, en automatisant des flux de travail complexes et en se connectant à un large éventail de sources de données. Cette intégration permet aux entreprises d'extraire des informations essentielles de multiples formats de données grâce au langage naturel, réduisant ainsi les tâches manuelles et améliorant la précision.

Avec le pouvoir de grands modèles de langage (LLM)LangChain gère des opérations volumineuses et gourmandes en données, fournissant des rapports plus rapides et plus fiables. Cela permet aux organisations de prendre des décisions éclairées plus efficacement, tout en économisant du temps et des ressources.