Extraire des données structurées à partir de textes libres grâce à LLMs et LangChain

Dans le paysage technologique en constante évolution, l’essor des grands modèles linguistiques (LLM) a marqué une révolution dans la manière dont nous interagissons avec les applications numériques et le contenu. Des modèles comme ChatGPT ou Google Bard ont non seulement popularisé ces systèmes mais ont également ouvert la voie à des innovations majeures. Des géants comme Microsoft (avec TypeChat) et Meta (avec Llama 2) ont rejoint le mouvement, proposant des bibliothèques open source pour faciliter l’intégration des LLM par les développeurs. Cette dynamique s’accompagne d’un engouement financier considérable : en automne 2023, OpenAI a levé 14 milliards de dollars, tandis qu’Anthropic (1,55 milliard), Cohere (435 millions), Adept (415 millions), Hugging Face (160,6 millions) et Mistral AI (112,93 millions) ont également attiré des fonds massifs, témoignant de la confiance croissante dans le potentiel de ces modèles. Cet article explore l’utilisation combinée de LLM et de LangChain, un cadre puissant conçu pour extraire des données structurées à partir de textes non structurés. Les LLM, entraînés sur d’immenses corpus linguistiques, sont capables de comprendre et de générer du texte cohérent et contextuellement pertinent. Cependant, leur utilisation directe via des API comme celles d’OpenAI pose des défis : manque de contrôle sur les données, coûts élevés à l’échelle, et sortie souvent imprévisible. Les modèles open source, comme Llama 2 ou ceux disponibles sur Hugging Face, offrent une alternative attrayante, permettant un hébergement local, une meilleure maîtrise des données et une personnalisation via le fine-tuning, bien que leur performance globale reste inférieure à celle des modèles propriétaires comme GPT-4. LangChain émerge comme une solution clé pour surmonter ces limitations. Conçu pour intégrer fluidement les LLM avec d’autres ressources — bases de données, outils d’automatisation (Zapier), fichiers, Wikipedia — il permet de construire des applications intelligentes et dynamiques. Son architecture repose sur des composants fondamentaux : modèles (LLM, chat models), prompts structurés, mémoire (courte et longue), chaînes (LLMChain, IndexChain), agents autonomes, et parsers. Ces éléments permettent de guider le modèle vers des sorties prévisibles et structurées. Le cas d’application présenté concerne la notation automatique du feedback d’employés. En l’absence de framework, les LLM génèrent des réponses hétérogènes, parfois avec des explications non désirées, rendant difficile l’intégration dans une base de données. LangChain résout ce problème grâce à des outils spécifiques : ResponseSchema pour définir le format attendu (ex. : JSON avec des scores de 0 à 10), StructuredOutputParser pour extraire rigoureusement les données, et ChatPromptTemplate pour encadrer la demande. En combinant ces éléments avec ChatOpenAI, il est possible d’obtenir une sortie constante et structurée, même avec des prompts identiques. Le code illustré montre comment définir des schémas de notation (global, technique, communication, etc.), formater les instructions, et parser la réponse. Le résultat est un dictionnaire JSON cohérent : {'Overall_Score': 6.5, 'Technical_Score': 5, 'Communication_Score': 6, 'Ownership_Score': 7, 'TeamPlayer_Score': 6}. Cette approche est reproductible et adaptable à de nombreux scénarios : analyse de sentiment, extraction de données médicales, résumés d’avis clients, etc. En évaluation, des experts soulignent que LangChain représente une avancée majeure pour la production d’applications LLM robustes, notamment en matière de contrôle de sortie et d’intégration de données. Il réduit le risque d’erreurs humaines dans le traitement des données non structurées et permet une automatisation fiable. Pour les entreprises, cela signifie une meilleure prise de décision, une réduction du temps de traitement et une meilleure traçabilité des performances. À venir : une exploration des bases de données vectorielles, essentielles pour le stockage et la recherche de similarités dans les données textuelles, et leur rôle complémentaire au fine-tuning des LLM dans des chatbots d’entreprise.