Développer des applications avec GPT-4 et ChatGPT, 2e édition
by Olivier Caelen, Marie-Alice Blete
Chapitre 5. Améliorer les capacités du LLM grâce à des cadres, des plug-ins, etc.
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Ce chapitre explore comment tu peux aller au-delà de l'utilisation des bibliothèques et de l'API d'OpenAI et tirer le meilleur parti des outils existants. Des frameworks tels que LangChain et LlamaIndex sont apparus avec le boom de la popularité des LLM, facilitant le développement d'applications alimentées par les LLM et offrant des fonctionnalités supplémentaires pour passer de la preuve de concept à la production. Nous examinerons également ce qu'OpenAI fournit pour étendre les capacités de ses modèles : les plug-ins, les GPT et l'API des assistants.
Ces connaissances avancées seront fondamentales pour développer des applications sophistiquées et de pointe qui s'appuient sur les LLMs.
Le cadre LangChain
LangChain est un cadre conçu pour le développement et le déploiement d'applications alimentées par LLM. Il fournit une suite de bibliothèques et d'outils open source pour couvrir toutes les phases du cycle de vie des applications LLM.
C'est un framework extrêmement populaire, avec plus de 80 000 démarrages sur GitHub, malgré certaines critiques concernant sa complexité. Les frameworks pour le développement d'applications LLM, tels que LangChain, fournissent des couches d'abstraction pour aider les développeurs qui se concentrent sur les aspects complexes de leur application ...
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