« `html
Les Composants Clés de LangChain pour les Systèmes RAG 🚀
1. Chargeurs de Documents 📁
Les chargeurs de documents sont essentiels pour l’ingestion de données provenant de diverses sources comme les fichiers TXT, PDF, CSV, ou même des pages web et des bases de données via des API. Des exemples incluent PyPDFLoader, UnstructuredFileLoader, et WebBaseLoader[1][4).
2. Diviseurs de Texte ✂️
Les diviseurs de texte fragmentent les grands documents en portions plus gérables, appelées chunks, pour une traitement et un indexage plus efficaces. LangChain offre des diviseurs flexibles comme RecursiveCharacterTextSplitter et TokenTextSplitter, permettant des tailles de chunks personnalisées et des chevauchements pour éviter la perte de contexte[1][4).
3. Embeddings 📊
Les embeddings convertissent le texte en représentations vectorielles, conservant leurs propriétés sémantiques. Ces vecteurs permettent des recherches basées sur la similarité. LangChain intègre des modèles d’embeddings populaires comme OpenAI et Hugging Face pour des applications faciles dans vos workflows[1][4).
4. Magasins de Vecteurs 🗂️
Les magasins de vecteurs sont utilisés pour stocker et récupérer les embeddings dans les processus de recherche basée sur la similarité. LangChain propose des composants pour gérer des bases de données vectorielles comme Pinecone, Chroma, et FAISS[1).
5. Retrieveurs 🔍
Les retrieveurs sont des composants centraux des systèmes RAG, responsables de la recherche dans les magasins de vecteurs et de la récupération des embeddings de chunks les plus pertinents pour une requête d’entrée. LangChain permet de configurer des méthodes de récupération hybrides, comme la combinaison de recherches denses et éparsees. Des exemples incluent SimilarityRetriever et HybridRetriever[1).
6. Enveloppes LLM 🤖
Les enveloppes LLM sont les interfaces avec les LLM pour les systèmes RAG axés sur la génération de texte. Elles permettent d’appeler des modèles comme les modèles GPT d’OpenAI ou les modèles Claude d’Anthropic, ainsi que des modèles pré-entraînés locaux de Hugging Face via des API[1).
« `