Libérez le potentiel de LangChain pour le développement moderne d’applications IA
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LangChain a énormément évolué depuis 2023. Ce qui n’était au départ qu’un simple wrapper autour des LLMs est désormais un véritable framework d’applications IA prenant en charge :
- LCEL (LangChain Expression Language)
- Runnables
- LangGraph (workflows d’agents avec état et haute fiabilité)
- OpenAI function calling
- Tool calling
- Systèmes de mémoire avancés
- Pipelines de documents modernes pour le RAG
Ce guide mis à jour vous donne une compréhension prête pour 2025 de LangChain et de la manière de construire de vraies applications LLM avec la dernière API OpenAI.
Concepts de base pour LangChain
🌟 LangChain aujourd’hui : un framework moderne d’applications IA
Les applications LLM modernes ont besoin de bien plus que de la simple génération de texte brut :
- outils
- mémoire
- recherche documentaire
- gestion d’état
- workflows multi-étapes
- gestion des erreurs
- déterminisme
LangChain fournit ces primitives via les Runnables, LCEL et LangGraph, permettant aux développeurs de construire des systèmes d’agents et de workflows fiables.
🔗 Workflows séquentiels avec LCEL (mise à jour)
LCEL vous permet de composer des pipelines LLM comme des fonctions :
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
model = ChatOpenAI(model="gpt-4.1")
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "You are a helpful assistant."),
("user", "{question}")
])
chain = prompt | model
chain.invoke({"question": "Explain LangChain LCEL in one paragraph."})Cela remplace les anciennes APIs “SequentialChain”.
Bien démarrer avec LangChain
📦 Installation
pip install langchain langchain-openai langgraph faiss-cpuSi vous utilisez LangGraph :
pip install langgraph💬 LLMs et Prompt Templates (API moderne)
LangChain utilise désormais des interfaces ChatModel :
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4.1", temperature=0)Les Prompt Templates restent puissants :
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
"Summarize the following text:\n\n{text}"
)⛓️ Chaînes avec LCEL (au lieu de l’ancienne “Chains API”)
Vous construisez les chaînes avec LCEL :
chain = prompt | llm⚙️ Outils & Agents (bonnes pratiques 2025)
Les anciennes approches initialize_agent, “ReAct agent” et le style MiniChain sont obsolètes.
L’approche recommandée est :
Utiliser LangGraph pour les workflows d’agents
LangGraph apporte :
- gestion d’état
- politiques de retry
- transitions déterministes
- tool calling
- persistance
Exemple de nœud d’agent :
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(
model="gpt-4.1",
temperature=0,
streaming=False
)Exemple de tool calling :
from langchain_core.tools import tool
@tool
def search_wiki(query: str):
"""Search Wikipedia topics."""
import wikipedia
return wikipedia.summary(query)
tools = [search_wiki]Connexion avec le LLM :
result = llm.invoke({
"messages": [
{"role": "user", "content": "Find me information about LangChain."}
],
"tools": tools
})🧠 Mémoire
La mémoire dans LangChain prend désormais en charge :
- BufferMemory
- ConversationSummaryMemory
- Mémoire basée sur SQL / Redis
- Mémoire à état graphe (LangGraph)
Exemple :
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
memory = ConversationBufferMemory()
memory.save_context(
{"input": "Hello"},
{"output": "Hi, how can I help?"}
)
memory.load_memory_variables({})📄 Chargement de données, Text Splitters & Retrieval (RAG moderne)
Exemple mis à jour utilisant FAISS + embeddings OpenAI :
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import FAISS
loader = TextLoader("./state_of_the_union.txt")
docs = loader.load()
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000)
chunks = splitter.split_documents(docs)
emb = OpenAIEmbeddings()
db = FAISS.from_documents(chunks, emb)
query = "What policies did the president highlight?"
results = db.similarity_search(query)🚀 Exemple de bout en bout
Ci-dessous, un pipeline LangChain complet et exécutable utilisant LCEL, l’API OpenAI mise à jour et le retrieval.
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import FAISS
# 1. Load LLM
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4.1", temperature=0)
# 2. Load + split documents
loader = TextLoader("./state_of_the_union.txt")
docs = loader.load()
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=800)
chunks = splitter.split_documents(docs)
# 3. Build vectorstore
db = FAISS.from_documents(chunks, OpenAIEmbeddings())
# 4. Retrieval chain
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "Answer based on the provided context."),
("user", "{question}\n\nContext: {context}")
])
def retriever(q):
results = db.similarity_search(q, k=3)
return "\n".join([r.page_content for r in results])
chain = (
{
"question": lambda x: x,
"context": lambda x: retriever(x)
}
| prompt
| llm
)
# 5. Run end-to-end
response = chain.invoke("What economic topics were mentioned?")
print(response.content)Conclusion
En 2025, LangChain n’est plus seulement une boîte à outils — c’est un framework complet d’applications IA pour :
- les agents
- les workflows
- les systèmes de retrieval
- les intégrations d’outils
- les applications conversationnelles riches en mémoire
Avec LCEL, les Runnables et LangGraph, vous pouvez désormais construire des applications IA de niveau production avec une architecture propre, maintenable et scalable.
Utilisez ce guide comme base mise à jour pour créer des applications IA puissantes et compétitives.