De zéro à l’ingénierie de prompt avancée avec Langchain en Python

Un aspect important des grands modèles de langage (LLM) est le nombre de paramètres que ces modèles utilisent pour l’apprentissage. Plus un modèle a de paramètres, mieux il peut comprendre la relation entre les mots et les phrases. Cela signifie que les modèles avec des milliards de paramètres ont la capacité de générer divers formats de texte créatifs et de répondre à des questions ouvertes et difficiles de manière informative.

Les LLM tels que ChatGPT, qui utilisent le modèle Transformer, sont compétents dans la compréhension et la génération de la langue humaine, les rendant utiles pour les applications qui nécessitent une compréhension du langage naturel. Cependant, ils ne sont pas sans limites, qui incluent des connaissances obsolètes, l’incapacité d’interagir avec des systèmes externes, le manque de compréhension du contexte et parfois la génération de réponses plausibles mais incorrectes ou sans sens, entre autres.

Pour résoudre ces limites, il faut intégrer les LLM avec des sources de données externes et des capacités, ce qui peut présenter des complexités et exiger des compétences en codage et en manipulation de données extensives. Cela, couplé avec les défis de la compréhension des concepts d’IA et des algorithmes complexes, contribue à la courbe d’apprentissage associée au développement d’applications à l’aide de LLM.

Néanmoins, l’intégration de LLM avec d’autres outils pour former des applications alimentées par LLM pourrait redéfinir notre paysage numérique. Le potentiel de telles applications est vaste, notamment en améliorant l’efficacité et la productivité, en simplifiant les tâches, en améliorant la prise de décision et en offrant des expériences personnalisées.

Dans cet article, nous allons approfondir ces questions, en explorant les techniques avancées d’ingénierie de prompt avec Langchain, en offrant des explications claires, des exemples pratiques et des instructions étape par étape sur la façon de les mettre en œuvre.

Langchain, une bibliothèque de pointe, apporte de la commodité et de la flexibilité à la conception, à la mise en œuvre et à la mise au point des prompts. Alors que nous déballons les principes et les pratiques de l’ingénierie de prompt, vous apprendrez à utiliser les fonctionnalités puissantes de Langchain pour exploiter les forces des modèles d’IA générative SOTA comme GPT-4.

Compréhension des prompts

Avant de plonger dans les aspects techniques de l’ingénierie de prompt, il est essentiel de saisir le concept de prompts et leur importance.

Un ‘prompt‘ est une séquence de jetons qui sont utilisés comme entrée pour un modèle de langage, lui indiquant de générer un type particulier de réponse. Les prompts jouent un rôle crucial dans la direction du comportement d’un modèle. Ils peuvent avoir un impact sur la qualité du texte généré, et lorsqu’ils sont conçus correctement, ils peuvent aider le modèle à fournir des résultats pertinents, exacts et spécifiques au contexte.

L’ingénierie de prompt est l’art et la science de la conception de prompts efficaces. L’objectif est d’obtenir la sortie souhaitée d’un modèle de langage. En sélectionnant et en structurant soigneusement les prompts, on peut guider le modèle vers la génération de réponses plus précises et plus pertinentes. Dans la pratique, cela implique l’affinement des phrases d’entrée pour répondre aux préjugés de formation et structurels du modèle.

La sophistication de l’ingénierie de prompt va des techniques simples, telles que l’alimentation du modèle avec des mots clés pertinents, à des méthodes plus avancées impliquant la conception de prompts structurés complexes qui utilisent les mécanismes internes du modèle à son avantage.

Langchain : l’outil de prompt le plus en croissance

LangChain, lancé en octobre 2022 par Harrison Chase, est devenu l’un des frameworks open source les plus évalués sur GitHub en 2023. Il offre une interface simplifiée et standardisée pour intégrer les grands modèles de langage (LLM) dans les applications. Il fournit également une interface riche en fonctionnalités pour l’ingénierie de prompt, permettant aux développeurs d’expérimenter avec différentes stratégies et d’évaluer leurs résultats. En utilisant Langchain, vous pouvez effectuer des tâches d’ingénierie de prompt de manière plus efficace et intuitive.

LangFlow sert d’interface utilisateur pour orchestrer les composants LangChain dans un flux de travail exécutable, permettant une prototypage et une expérimentation rapides.

LangChain comble un fossé crucial dans le développement de l’IA pour les masses. Il permet une gamme d’applications NLP telles que les assistants virtuels, les générateurs de contenu, les systèmes de questions-réponses et bien plus encore, pour résoudre une série de problèmes du monde réel.

Plutôt que d’être un modèle autonome ou un fournisseur, LangChain simplifie l’interaction avec des modèles divers, en étendant les capacités des applications LLM au-delà des contraintes d’un simple appel d’API.

L’architecture de LangChain

Les principaux composants de LangChain incluent Model I/O, Prompt Templates, Memory, Agents et Chains.

Model I/O

LangChain facilite une connexion transparente avec divers modèles de langage en les entourant d’une interface standardisée appelée Model I/O. Cela facilite un changement de modèle sans effort pour l’optimisation ou de meilleures performances. LangChain prend en charge divers fournisseurs de modèles de langage, notamment OpenAI, HuggingFace, Azure, Fireworks, et bien plus encore.

Prompt Templates

Ces derniers sont utilisés pour gérer et optimiser les interactions avec les LLM en fournissant des instructions concises ou des exemples. L’optimisation des prompts améliore les performances du modèle, et leur flexibilité contribue de manière significative au processus d’entrée.

Un exemple simple de modèle de prompt :

from langchain.prompts import PromptTemplate
prompt = PromptTemplate(input_variables=["sujet"],
template="Quelles sont les avancées récentes dans le domaine du {sujet} ?")
print(prompt.format(sujet="Traitement automatique des langues"))

À mesure que nous progressons dans la complexité, nous rencontrons des modèles plus sophistiqués dans LangChain, tels que le modèle Reason and Act (ReAct). ReAct est un modèle vital pour l’exécution d’actions où l’agent attribue une tâche à un outil approprié, personnalise l’entrée pour celui-ci et analyse sa sortie pour accomplir la tâche. L’exemple Python suivant illustre un modèle ReAct. Il montre comment un prompt est structuré dans LangChain, en utilisant une série de pensées et d’actions pour raisonner à travers un problème et produire une réponse finale :

PREFIX = “””Répondez à la question suivante en utilisant les outils donnés :”””
FORMAT_INSTRUCTIONS = “””Suivez ce format :
votre action choisie parmi [{tool_names}]
Entrée d’action : votre entrée pour l’action