Des articles pour ceux qui
livrent le stack
Textes originaux sur React, Node.js, TypeScript et AI — issus de la même pratique que notre logiciel opérateur. Corps des articles en anglais.
Tag : langchain
Orchestrer des agents chercheurs et programmeurs avec LangGraph
Construire une application multi-agents LangGraph utilisant des prompts ciblés, des modèles Ollama, une recherche Tavily, des outils de transfert de tâches et des points de contrôle Postgres pour des workflows gérés par un orchestrateur.
2200 motsLireVotre premier agent IA utilisant des outils avec LangChain
Créez un petit agent mathématique LangChain en Python : initialisez un modèle de chat, enregistrez des outils, laissez le LLM choisir quelle fonction appeler, et observez l’utilisation de plusieurs outils en succession.
1062 motsLireModèles de décision en mode texte versus appels à des LLM : latence et stabilité aux frontières
Une expérience de 240 appels comparant les probabilités natives de Jev avec celles auto-déclarées par un LLM, ainsi que la manière de transformer ce signal en un routeur de modèles LangChain.
2630 motsLireDe texte brut à objets validés : choisir un analyseur de sortie LangChain
Comparez StrOutputParser, JsonOutputParser, StructuredOutputParser et PydanticOutputParser dans les chaînes LangChain, et découvrez quel niveau de structure chacun garantit réellement.
5418 motsLireUn boucle d’outil LangChain générée manuellement pour comparer les métriques en temps réel des actions
Créez pas à pas un petit assistant de comparaison de actions LangChain et apprenez le cycle de création, de liaison, d’appel et d’exécution qui permet à un LLM de demander des données en temps réel au lieu de deviner.
1667 motsLireÉvaluation du comportement des agents : résultats, trajectoires et retours d’information sur la production
Comment évaluer les systèmes agents au-delà de la réponse finale : associer LangChain, LangGraph et LangSmith à des rôles, analyser les trajectoires de score et le contexte, ainsi que prendre en compte les échecs de production dans les évaluations.
2894 motsLireComposition de pipelines LangChain avec LCEL : linéaires, parallèles et à branches.
Apprenez à connecter des prompts, des modèles et des analyseurs dans des pipelines LangChain linéaires, à plusieurs étapes, parallèles et conditionnels en utilisant l’opérateur pipe, RunnableParallel et RunnableBranch.
9373 motsLireSix primitives LangGraph et le mode de défaillance caché dans chacune d’elles
Apprenez le fonctionnement de LangGraph, ses nœuds, ses arêtes, son routage conditionnel, sa sauvegarde en points de contrôle et ses interruptions, à travers les bugs spécifiques que chacun d’eux engendre ainsi que les moyens de les éviter.
2537 motsLireRenforcer un agent LangChain en Python avec sept middleware intégrés
Découvrez comment le middleware LangChain 1.0 ajoute des fonctionnalités de résumé, des limites de nombre d’appels, des tentatives de récupération, un mécanisme de fallback vers un modèle différent, une suppression des données personnelles et une validation par un humain à un agent Gemini, sans toucher à sa logique de base.
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