Qu'est-ce qu'une chaîne en IA ?

Les chaînes (ou Chains) permettent d’intégrer différents composants d’IA pour former un système complet. Elles établissent une séquence d’appels entre ces composants, qui peuvent inclure des modèles et une mémoire (conversationnelle) (notez toutefois que les chaînes dans n8n ne prennent pas en charge la mémoire).

Les chaînes dans n8n

n8n propose trois types de nœuds de chaîne :

• Basic LLM Chain : permet d’interagir avec un modèle de langage (LLM) sans composant supplémentaire.
• Question and Answer Chain : peut être connectée à une base de données vectorielle via un retriever, ou à un workflow n8n via le nœud Workflow Retriever. Utilisez ce nœud si vous souhaitez créer un workflow capable de répondre à des questions sur des documents spécifiques.
• Summarization Chain : prend une entrée et renvoie un résumé.

Une différence importante entre les chaînes dans n8n et celles d’autres outils comme LangChain est que les chaînes de n8n ne prennent pas en charge la mémoire. Cela signifie qu’elles ne peuvent pas se souvenir des requêtes précédentes de l’utilisateur. Si vous utilisez LangChain pour construire une application IA, vous pouvez y ajouter une fonctionnalité de mémoire. Dans n8n, si votre workflow a besoin de conserver un contexte entre les interactions, vous devez utiliser un agent (Agent). C’est essentiel pour permettre à vos utilisateurs d’avoir une conversation naturelle et continue avec votre application.