LangChain4j Glossaire

March 2, 2026 · View on GitHub

Table des Matières

Référence rapide pour les termes et concepts utilisés tout au long du cours.

Concepts de Base

Agent IA - Système utilisant l'IA pour raisonner et agir de manière autonome. Module 04

Chaîne - Séquence d'opérations où la sortie alimente l'étape suivante.

Découpage - Fragmenter les documents en morceaux plus petits. Typiquement : 300-500 tokens avec chevauchement. Module 03

Fenêtre de Contexte - Nombre maximal de tokens qu'un modèle peut traiter. GPT-5.2 : 400K tokens (jusqu'à 272K en entrée, 128K en sortie).

Embeddings - Vecteurs numériques représentant la signification du texte. Module 03

Appel de Fonction - Le modèle génère des requêtes structurées pour appeler des fonctions externes. Module 04

Hallucination - Quand les modèles génèrent des informations incorrectes mais plausibles.

Prompt - Texte d’entrée donné à un modèle de langage. Module 02

Recherche Sémantique - Recherche par signification utilisant des embeddings, pas des mots-clés. Module 03

Avec état vs Sans état - Sans état : pas de mémoire. Avec état : maintien de l’historique de la conversation. Module 01

Tokens - Unités de texte de base traitées par les modèles. Impacte les coûts et les limites. Module 01

Chaînage d’Outils - Exécution séquentielle d’outils où la sortie informe l’appel suivant. Module 04

Composants LangChain4j

AiServices - Crée des interfaces de services IA typées.

OpenAiOfficialChatModel - Client unifié pour les modèles OpenAI et Azure OpenAI.

OpenAiOfficialEmbeddingModel - Crée des embeddings utilisant le client officiel OpenAI (supporte OpenAI et Azure OpenAI).

ChatModel - Interface centrale pour les modèles de langage.

ChatMemory - Maintient l’historique des conversations.

ContentRetriever - Trouve des fragments documents pertinents pour RAG.

DocumentSplitter - Divise les documents en fragments.

EmbeddingModel - Convertit le texte en vecteurs numériques.

EmbeddingStore - Stocke et récupère des embeddings.

MessageWindowChatMemory - Maintient une fenêtre glissante des messages récents.

PromptTemplate - Crée des prompts réutilisables avec des espaces réservés {{variable}}.

TextSegment - Fragment de texte avec métadonnées. Utilisé en RAG.

ToolExecutionRequest - Représente une requête d'exécution d'outil.

UserMessage / AiMessage / SystemMessage - Types de messages de conversation.

Concepts AI/ML

Apprentissage Few-Shot - Fournir des exemples dans les prompts. Module 02

Grand Modèle de Langage (LLM) - Modèles IA entraînés sur d’immenses volumes de texte.

Effort de Raisonnement - Paramètre GPT-5.2 contrôlant la profondeur de la réflexion. Module 02

Température - Contrôle la variabilité des sorties. Faible = déterministe, élevé = créatif.

Base de Données Vectorielle - Base spécialisée pour les embeddings. Module 03

Apprentissage Zero-Shot - Effectuer des tâches sans exemples. Module 02

Guardrails - Module 00

Défense en Profondeur - Approche de sécurité multi-couches combinant guardrails applicatifs et filtres de sécurité fournisseur.

Blocage Strict - Le fournisseur retourne une erreur HTTP 400 pour violations graves de contenu.

InputGuardrail - Interface LangChain4j pour valider la saisie utilisateur avant qu'elle n'atteigne le LLM. Économise coûts et latence en bloquant tôt les prompts nuisibles.

InputGuardrailResult - Type de retour pour la validation guardrail : success() ou fatal("raison").

OutputGuardrail - Interface pour valider les réponses IA avant de les retourner aux utilisateurs.

Filtres de Sécurité Fournisseur - Filtres intégrés fournis par les fournisseurs d’IA (ex. GitHub Models) qui détectent les violations au niveau API.

Refus Doux - Le modèle refuse poliment de répondre sans générer d’erreur.

Ingénierie des Prompts - Module 02

Chaîne de Raisonnement - Raisonnement étape par étape pour une meilleure précision.

Sortie Contraint - Imposer un format ou une structure spécifique.

Forte Volonté - Patron GPT-5.2 pour un raisonnement approfondi.

Faible Volonté - Patron GPT-5.2 pour des réponses rapides.

Conversation Multi-Tours - Maintien du contexte sur plusieurs échanges.

Prompting Basé sur les Rôles - Définir la persona du modèle via des messages système.

Autoréflexion - Le modèle évalue et améliore ses propres sorties.

Analyse Structurée - Cadre d’évaluation fixe.

Patron d’Exécution de Tâche - Planifier → Exécuter → Résumer.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) - Module 03

Pipeline de Traitement de Document - Charger → découper → encoder → stocker.

Magasin d’Embeddings en Mémoire - Stockage non persistant pour les tests.

RAG - Combine la récupération avec la génération pour ancrer les réponses.

Score de Similarité - Mesure (0-1) de similarité sémantique.

Référence Source - Métadonnées sur le contenu récupéré.

Agents et Outils - Module 04

Annotation @Tool - Marque les méthodes Java comme outils appelables par l’IA.

Patron ReAct - Raisonner → Agir → Observer → Répéter.

Gestion de Session - Contextes séparés pour différents utilisateurs.

Outil - Fonction qu’un agent IA peut appeler.

Description d’Outil - Documentation sur l’usage et les paramètres de l’outil.

Module Agentique - Module 05

Annotation @Agent - Marque les interfaces comme agents IA avec définition de comportement déclarative.

Agent Listener - Crochet pour surveiller l’exécution agent via beforeAgentInvocation() et afterAgentInvocation().

Portée Agentique - Mémoire partagée où les agents stockent leurs sorties sous outputKey pour consommation par d’autres agents.

AgenticServices - Fabrique pour créer des agents via agentBuilder() et supervisorBuilder().

Flux Conditionnel - Dirige selon des conditions vers différents agents spécialistes.

Humain dans la Boucle - Patron de flux ajoutant des points de contrôle humains pour approbation ou revue de contenu.

langchain4j-agentic - Dépendance Maven pour construction déclarative d’agents (expérimental).

Boucle de Flux - Itérer l’exécution de l’agent jusqu’à ce qu’une condition soit remplie (ex. score qualité ≥ 0.8).

outputKey - Paramètre d’annotation agent définissant où les résultats sont stockés dans la Portée Agentique.

Flux Parallèle - Exécuter plusieurs agents simultanément pour des tâches indépendantes.

Stratégie de Réponse - Façon dont le superviseur formule la réponse finale : LAST, SUMMARY, ou SCORED.

Flux Séquentiel - Exécuté agents en ordre où la sortie alimente l’étape suivante.

Patron Agent Superviseur - Patron agentique avancé où un LLM superviseur décide dynamiquement quels sous-agents invoquer.

Protocole de Contexte Modèle (MCP) - Module 05

langchain4j-mcp - Dépendance Maven pour intégration MCP dans LangChain4j.

MCP - Protocole de Contexte Modèle : standard pour connecter les applis IA à des outils externes. Construire une fois, utiliser partout.

Client MCP - Application qui se connecte aux serveurs MCP pour découvrir et utiliser les outils.

Serveur MCP - Service exposant des outils via MCP avec descriptions claires et schémas de paramètres.

McpToolProvider - Composant LangChain4j qui encapsule les outils MCP pour usage dans services IA et agents.

McpTransport - Interface pour communication MCP. Implémentations incluent Stdio et HTTP.

Transport Stdio - Transport local par processus via stdin/stdout. Utile pour accès système de fichiers ou outils ligne de commande.

StdioMcpTransport - Implémentation LangChain4j lançant le serveur MCP en sous-processus.

Découverte d’Outils - Client interroge le serveur pour les outils disponibles avec descriptions et schémas.

Services Azure - Module 01

Azure AI Search - Recherche cloud avec capacités vectorielles. Module 03

Azure Developer CLI (azd) - Déploie des ressources Azure.

Azure OpenAI - Service IA entreprise de Microsoft.

Bicep - Langage d’infrastructure Azure-as-code. Guide Infrastructure

Nom de Déploiement - Nom du déploiement modèle dans Azure.

GPT-5.2 - Dernier modèle OpenAI avec contrôle du raisonnement. Module 02

Tests et Développement - Guide de Tests

Dev Container - Environnement de développement containerisé. Configuration

GitHub Models - Terrain de jeu AI modèle gratuit. Module 00

Test en Mémoire - Tests avec stockage en mémoire.

Tests d’Intégration - Tests avec infrastructure réelle.

Maven - Outil d’automatisation de construction Java.

Mockito - Framework de moquage Java.

Spring Boot - Framework d’application Java. Module 01

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