LangChain / LlamaIndex
chez nos clients.
LangChain et LlamaIndex sont les frameworks d'orchestration qui transforment un LLM seul en un véritable système IA. LangChain excelle dans la construction d'agents avec mémoire et accès à des outils. LlamaIndex est la référence pour l'indexation et la recherche sur vos données internes. Ensemble, ils forment la colonne vertébrale de nos architectures RAG.
Architecture RAG, agents autonomes, pipelines de traitement documentaire.
Ce que LangChain / LlamaIndex
apporte concrètement.
Abstraction des LLMs
Changez de modèle (OpenAI → Claude → Mistral) en modifiant une seule ligne — pas de refonte de l'architecture.
Composants pré-construits
Document loaders, text splitters, vector stores, retrievers — les briques de tout RAG déjà implémentées et testées.
Agents avec outils
Créez des agents qui raisonnent (ReAct, CoT) et appellent des outils (recherche web, BDD, API) de façon autonome.
Mémoire conversationnelle
Gestion de l'historique de conversation avec différentes stratégies (fenêtre glissante, résumé, vectorielle) selon vos contraintes de coût.
Exemples concrets
chez nos clients.
Assistant interne RAG
Chatbot qui répond aux questions de vos employés en s'appuyant sur votre documentation interne, wiki et historique de tickets.
Agent d'analyse de données
Agent qui traduit les questions en langage naturel en requêtes SQL, interroge votre BDD, analyse les résultats et rédige la synthèse.
Veille automatisée
Agent qui surveille des sources définies, détecte les informations pertinentes et produit automatiquement des briefings thématiques.
Agent process automation
Agent qui orchestre plusieurs systèmes (CRM, ERP, email) pour accomplir des tâches multi-étapes complexes de façon autonome.
Comment on déploie
LangChain / LlamaIndex.
Une approche structurée pour garantir des résultats mesurables dès les premières semaines.
Démarrer un projetChoix de l'architecture
Sélection du pattern le plus adapté : RAG simple, agent ReAct, chain-of-thought, multi-agent — en fonction de la complexité du cas d'usage.
Construction du pipeline
Assemblage des composants LangChain/LlamaIndex : loaders, splitters, embeddings, vector store, retriever, LLM, output parser.
Évaluation & optimisation
Tests sur un dataset représentatif de vos questions réelles, mesure des métriques RAG (faithfulness, relevance) et optimisation itérative.
Déploiement API
Exposition du pipeline comme API REST (LangServe ou FastAPI) intégrable dans votre interface existante ou une application dédiée.
LangChain vs LlamaIndex, quelle différence ?
LlamaIndex est optimisé pour l'indexation et la recherche sur vos données (RAG). LangChain est plus général et meilleur pour les agents avec mémoire et outils. On les combine souvent.
Ces frameworks sont-ils stables pour la production ?
Oui, mais ils évoluent vite. On maintient des versions fixées et on suit les changelogs. LlamaIndex est généralement plus stable que LangChain pour les pipelines documentaires.
Peut-on utiliser ces frameworks avec des modèles open-source ?
Absolument. LangChain et LlamaIndex supportent nativement les modèles Hugging Face, Ollama (Mistral, Llama) pour du 100% on-premise.