LangChain sert d'outil complet pour créer des applications avancées alimentées par LLM, en abstrahant les interactions API de bas niveau et en fournissant des modules réutilisables. Avec son système de modèles de prompts, les développeurs peuvent définir des prompts dynamiques et les chaîner pour exécuter des flux de raisonnement multi-étapes. Le framework d'agents intégré combine les sorties LLM avec des appels d'outils externes, permettant une prise de décision autonome et l'exécution de tâches telles que recherches web ou requêtes en base de données. Les modules de mémoire conservent le contexte conversationnel, permettant des dialogues étendus sur plusieurs tours. L'intégration avec des bases de données vectorielles facilite la génération augmentée par récupération, enrichissant les réponses avec des connaissances pertinentes. Les hooks de rappel extensibles permettent la journalisation et la surveillance personnalisées. L'architecture modulaire de LangChain favorise le prototypage rapide et la scalabilité, supportant le déploiement en local comme dans le cloud.

CodeInterpreter CodeBox a été conçu pour simplifier l’intégration d’expériences de codage interactives dans des applications web. Il offre un éditeur de code basé sur le navigateur avec coloration syntaxique et exécution en temps réel de Python via la connexion au plugin ChatGPT Code Interpreter. Les développeurs peuvent télécharger et téléverser des fichiers, exécuter des scripts d’analyse de données, générer des graphiques et afficher les résultats en ligne. CodeBox gère la communication avec l’API d’OpenAI, contrôle le contexte d’exécution et fournit des hooks pour la gestion d’événements personnalisés, permettant un développement rapide d’outils alimentés par l’IA, de plates-formes éducatives et de tableaux de bord basés sur les données sans nécessiter un environnement d’exécution backend séparé.