Comment utiliser Vector Store dans LangChain pour discuter avec des documents

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Lynn Mikami

Published on 30/04/2024

LangChain fait beaucoup parler de lui dans l'industrie technologique, en particulier lorsqu'il s'agit de construire des applications avec des Modèles Linguistiques Volumineux (LLM). Mais ce qui le distingue vraiment, c'est son utilisation innovante des magasins de vecteurs. Cet article a pour but d'être votre guide complet pour comprendre comment LangChain et les magasins de vecteurs se combinent pour créer des applications LLM puissantes, efficaces et évolutives.

Que vous soyez un développeur cherchant à construire un chatbot ou un data scientist intéressé par l'analyse de texte, comprendre comment LangChain utilise les magasins de vecteurs est crucial. Alors, plongeons-y et débloquons tout le potentiel de ce duo dynamique.

Qu'est-ce que LangChain ?

LangChain est un framework de pointe conçu pour faciliter le développement d'applications et d'agents exploitant des Modèles Linguistiques Volumineux (LLM). En termes simples, c'est une boîte à outils qui vous aide à construire des applications plus intelligentes, plus réactives et plus polyvalentes en intégrant des LLM tels que GPT-3 ou GPT-4 à votre pile logicielle.

• Pourquoi c'est important : Dans le monde d'aujourd'hui axé sur les données, les LLM sont de plus en plus cruciaux pour des tâches allant du traitement du langage naturel à la relation client automatisée.
• Fonctionnalités clés : LangChain offre toute une gamme de fonctionnalités telles que la transformation de documents, l'encastrement de données et des méthodes avancées de récupération, ce qui en fait une solution tout-en-un pour le développement basé sur les LLM.

À quoi pouvez-vous utiliser LangChain ?

LangChain n'est pas juste un autre framework ; c'est un véritable game-changer pour tous ceux qui travaillent avec des Modèles Linguistiques Volumineux. Voici pourquoi :

1. Évolutivité : LangChain est conçu pour être scalable, vous permettant de gérer des jeux de données plus volumineux et des requêtes plus complexes au fur et à mesure que votre application se développe.
2. Efficacité : Grâce à son intégration avec les magasins de vecteurs, LangChain offre une récupération rapide des données, ce qui est souvent un goulot d'étranglement dans les applications LLM.
3. Polyvalence : Que vous construisiez un chatbot, un système de recommandation ou un outil complexe de traitement du langage naturel, l'architecture modulaire de LangChain le rend incroyablement polyvalent.

Comment configurer LangChain

Prérequis : Python et environnement virtuel

Avant de plonger dans LangChain, il y a quelques prérequis que vous devez prendre en compte. La première étape consiste à vous assurer que Python est installé sur votre système. LangChain est compatible avec Python 3.6 et les versions ultérieures.

• Installation de Python : Vous pouvez télécharger la dernière version de Python sur le site officiel (opens in a new tab).

• Configuration d'un environnement virtuel : Il est recommandé de créer un environnement virtuel pour votre projet. Cela isole votre projet et évite tout conflit de dépendance.

Voici comment configurer un environnement virtuel :

python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate  # Sur Windows, utilisez `myenv\Scripts\activate`

Connexion à PostgreSQL

La prochaine étape consiste à configurer votre base de données PostgreSQL. LangChain utilise PostgreSql avec l'extension pgvector pour ses magasins de vecteurs.

• Installation de PostgreSQL : Vous pouvez le télécharger sur le site officiel de PostgreSQL (opens in a new tab).

• Installation de pgvector : Une fois PostgreSQL installé, vous pouvez installer l'extension pgvector directement depuis l'interpréteur de commandes de PostgreSQL.

Voici un exemple de commande SQL pour installer pgvector :

CREATE EXTENSION pgvector;

Étapes de configuration

Enfin, vous devrez configurer LangChain pour qu'il se connecte à votre base de données PostgreSQL. Cela implique généralement de définir des variables d'environnement ou de modifier un fichier de configuration.

Voici un extrait de code Python exemple pour connecter LangChain à PostgreSQL :

from langchain import LangChain
 
lc = LangChain(database_url="votre_url_de_base_de_données_postgresql_ici")

En suivant ces étapes, vous disposerez d'un environnement LangChain entièrement fonctionnel, prêt à construire des applications LLM puissantes.

Le rôle des magasins de vecteurs dans LangChain

Introduction aux magasins de vecteurs

Les magasins de vecteurs sont des bases de données spécialisées conçues pour gérer efficacement des données vectorielles. Dans le contexte de LangChain, ils servent de socle pour le stockage et la récupération des encastrements générés à partir de Modèles Linguistiques Volumineux. Mais qu'est-ce que sont exactement ces encastrements ?

• Encastrements : Ce sont des vecteurs de grande dimension qui capturent l'essence sémantique des données textuelles. Ils sont générés à l'aide de LLM et sont essentiels pour des tâches telles que la similarité de texte, le regroupement et la récupération.

• Pourquoi les magasins de vecteurs : Les bases de données traditionnelles ne sont pas optimisées pour les données de haute dimension. Les magasins de vecteurs, en revanche, sont conçus pour gérer de telles données, offrant une récupération plus rapide et plus précise.

PostgreSQL et pgvector : Le duo dynamique

LangChain utilise PostgreSQL ainsi que son extension pgvector comme base de données vectorielles de référence. Voici comment ils fonctionnent ensemble :

1. PostgreSQL : Il s'agit d'un puissant système de base de données relationnelles open-source. Il est réputé pour sa robustesse et sa scalabilité.

2. pgvector : Il s'agit d'une extension pour PostgreSQL qui ajoute le support des types de données vectorielles, permettant un stockage et une récupération efficaces des vecteurs de grande dimension.

3. Synergie: Lorsqu'ils sont utilisés ensemble, PostgreSQL et pgvector offrent une expérience transparente de stockage et de gestion des données vectorielles dans les applications LangChain.

Voici un exemple de code pour créer une table avec une colonne vectorielle dans PostgreSQL:

CREATE TABLE embeddings (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    vector pgvector
);

Avantages de l'utilisation de Vector Stores dans LangChain

Les avantages de l'utilisation de Vector Stores tels que PostgreSQL et pgvector dans LangChain sont nombreux:

• Rapidité: Les Vector Stores sont optimisés pour une récupération rapide des données, ce qui est essentiel pour les applications en temps réel.

• Scalabilité: À mesure que votre application se développe, vos données également. Les Vector Stores peuvent gérer cette croissance de manière efficace.

• Précision: En utilisant des algorithmes spécialisés pour la recherche du plus proche voisin, les Vector Stores garantissent que vous obtenez les résultats les plus pertinents.

En intégrant les Vector Stores, LangChain optimise non seulement le stockage des données, mais améliore également la récupération des données, ce qui en fait un outil indispensable pour toute application LLM.

Comment préparer et transformer des documents avec LangChain

Le besoin de transformation des documents

Avant de pouvoir stocker vos données dans les Vector Stores, elles doivent souvent être transformées dans un format adapté. C'est là que les outils de transformation de documents de LangChain entrent en jeu.

• TextSplitter: Il s'agit d'un outil intégré dans LangChain qui vous aide à diviser vos documents en morceaux plus petits, facilitant ainsi leur gestion et leur récupération.

• Normalisation: LangChain offre également des fonctionnalités de normalisation du texte, ce qui est crucial pour garantir la cohérence des données.

TextSplitter: Un outil LangChain

TextSplitter est l'un des outils les plus utiles de LangChain pour la transformation de documents. Il vous permet de découper de grands documents textuels en morceaux plus petits et plus faciles à gérer. Cela est particulièrement utile lorsqu'il s'agit d'ensembles de données étendus ou d'articles longs.

Voici un exemple de code Python montrant comment utiliser TextSplitter:

from langchain import TextSplitter
 
splitter = TextSplitter()
text = "Votre texte long ici..."
chunks = splitter.split(text)

Exemple pratique: Préparation d'un ensemble de données pour un chatbot

Supposons que vous construisiez un chatbot et disposez d'un ensemble de données volumineux d'interactions avec les clients. En utilisant TextSplitter de LangChain, vous pouvez découper ces interactions en morceaux plus petits, ce qui facilite la création de plongements et leur stockage dans votre base de données vectorielle.

# Exemple de code pour préparer un jeu de données pour un chatbot
from langchain import TextSplitter
 
splitter = TextSplitter()
dataset = ["Interaction avec le client 1", "Interaction avec le client 2", ...]
transformed_data = [splitter.split(interaction) for interaction in dataset]

À présent, vous devriez avoir une bonne compréhension de la manière dont les outils de transformation de documents de LangChain peuvent simplifier votre processus de préparation des données, rendant ainsi plus facile l'exploitation de la puissance des Vector Stores.

Plongements: Les blocs de construction

Qu'est-ce que les plongements?

Dans le monde de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel, les plongements sont des vecteurs de grande dimension qui capturent l'essence sémantique des données. Dans LangChain, les plongements servent de pont entre les données textuelles brutes et les Vector Stores où ces données sont stockées pour une récupération efficace.

• Génération: LangChain s'intègre à l'API d'OpenAI pour générer ces plongements à partir de vos données textuelles.

• Stockage: Une fois générés, ces plongements sont stockés dans la base de données vectorielle, prêts à être récupérés lorsque nécessaire.

Intégration avec OpenAI

LangChain offre une intégration transparente avec l'API d'OpenAI, ce qui facilite grandement la génération de plongements à partir de vos données textuelles. Cela est crucial, car la qualité de vos plongements peut avoir un impact significatif sur les performances de votre application LLM.

Voici un exemple de code Python montrant comment générer des plongements à l'aide de LangChain et OpenAI:

from langchain import OpenAIEmbedder
 
embedder = OpenAIEmbedder(api_key="votre_clef_api_openai")
text = "Vos données textuelles ici..."
embedding = embedder.generate_embedding(text)

Stockage des plongements dans les Vector Stores

Une fois que vous avez généré vos plongements, l'étape suivante consiste à les stocker dans votre base de données vectorielle. Dans LangChain, cela se fait généralement à l'aide de PostgreSQL et de son extension pgvector.

Voici comment vous pouvez insérer un plongement dans une table PostgreSQL:

INSERT INTO embeddings (vector) VALUES ('{votre_plongement_ici}');

En comprenant le rôle des plongements et leur intégration avec LangChain et les Vector Stores, vous êtes sur la bonne voie pour construire des applications LLM puissantes, efficaces et évolutives.

Retrieval Augmented Generation (RAG) dans LangChain

Qu'est-ce que RAG?

Retrieval Augmented Generation, ou RAG, est une technique qui combine la puissance des grands modèles de langage avec des méthodes efficaces de récupération de données. Dans LangChain, RAG est utilisé pour améliorer les capacités des systèmes de questions-réponses en extrayant les documents les plus pertinents de la base de données vectorielle.

• Comment cela fonctionne: Lorsqu'une requête est effectuée, RAG extrait les plongements les plus pertinents de la base de données vectorielle et les utilise pour générer une réponse plus précise et adaptée au contexte.

Comment LangChain met en œuvre RAG

L'implémentation de RAG dans LangChain est à la fois robuste et efficace. Elle exploite la rapidité et la précision des Vector Stores pour extraire rapidement les documents les plus pertinents, qui sont ensuite utilisés pour générer une réponse.

Voici un exemple de code Python montrant l'implémentation de RAG dans LangChain:

from langchain import RAGenerator
 
ra_generator = RAGenerator()
query = "Votre question ici..."
response = ra_generator.generate_response(query)

Cas d'utilisation: Systèmes de questions-réponses

L'une des applications les plus courantes de RAG dans LangChain est les systèmes de questions-réponses. Qu'il s'agisse d'un chatbot de service client ou d'une section FAQ automatisée, RAG garantit que les réponses générées sont non seulement précises, mais également contextuellement pertinentes.

# Exemple de code pour un système de questions-réponses
from langchain import RAGenerator
 
ra_generator = RAGenerator()

questions = ["Qu'est-ce que LangChain?", "Comment fonctionnent les magasins de vecteurs?", ...] responses = [ra_generator.generate_response(question) for question in questions]

Conclusion

À présent, vous devriez avoir une compréhension approfondie de LangChain et de son utilisation innovante des magasins de vecteurs. De la configuration initiale aux fonctionnalités avancées, LangChain offre une solution robuste et évolutive pour toute personne souhaitant développer des applications avec des modèles de langage volumineux. Son intégration transparente avec PostgreSQL et pgvector en fait un choix idéal pour le stockage et la récupération de données efficaces. De plus, ses fonctionnalités avancées telles que la génération augmentée par la récupération et les outils de transformation de documents en font une infrastructure polyvalente pour une variété d'applications.

Que vous soyez un développeur expérimenté ou un nouveau venu dans le monde des modèles de langage volumineux, LangChain vous fournit les outils et les ressources dont vous avez besoin pour créer des applications puissantes, efficaces et évolutives. Alors plongez dans l'univers de LangChain et libérez tout le potentiel de vos applications de modèles de langage volumineux.

FAQs

Qu'est-ce qu'un magasin de vecteurs dans LangChain?

Un magasin de vecteurs dans LangChain est une base de données spécialisée conçue pour gérer efficacement les données vectorielles de grande dimension. Il sert de base pour stocker et récupérer les plongements générés à partir de modèles de langage volumineux.

Quelle base de données vectorielle utilise LangChain?

LangChain utilise principalement PostgreSQL ainsi que son extension, pgvector, comme base de données vectorielle. Cette combinaison permet un stockage et une récupération efficaces de vecteurs de grande dimension.

Où LangChain stocke-t-il les données?

LangChain stocke ses données dans une base de données PostgreSQL avec l'extension pgvector. Cela lui permet de gérer efficacement les données vectorielles de grande dimension.

Comment stocker des données dans une base de données vectorielle?

Stocker des données dans une base de données vectorielle dans LangChain implique quelques étapes:

1. Générer des plongements: Utilisez l'intégration OpenAI de LangChain pour générer des plongements à partir de vos données textuelles.

2. Transformer les documents: Utilisez des outils de transformation de documents tels que TextSplitter pour préparer vos données.

3. Insérer dans la base de données: Utilisez des commandes SQL pour insérer ces plongements dans votre base de données PostgreSQL.

Voici un exemple de commande SQL pour insérer un plongement:

INSERT INTO embeddings (vector) VALUES ('{votre_plongement_ici}');

En suivant ces étapes, vous pouvez stocker efficacement vos données dans la base de données vectorielle de LangChain.