Créer un agent conversationnel avec LlamaIndex en 5 min

Tech Lead, CTO AXI Technologies

Romain DE LA SOUCHÈRE

Publié le 26 mai 2025 · 10 min de lecture

Table de matières

Les agents dans LlamaIndex

Le problème : les LLMs ne savent pas calculer

La solution : un agent avec fonction personnalisée

Et les agents ReAct ?

Conclusion

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LlamaIndex est un framework Python open source conçu pour construire rapidement des applications alimentées par des LLMs (Large Language Models). Spécialisé dans la gestion et la requête de documents non structurés, LlamaIndex permet aussi de créer des agents intelligents capables d'exécuter des fonctions personnalisées.

Depuis sa version 0.12+, LlamaIndex propose des workflows d'agents simples à mettre en place, qui permettent d'augmenter les capacités des LLMs avec des outils externes.

Les agents dans LlamaIndex

Un agent est un système conversationnel qui peut :

Comprendre une requête utilisateur
Identifier si un outil ou une fonction doit être appelée
Appeler dynamiquement ces fonctions et en interpréter le résultat
Répondre à l'utilisateur avec la bonne information

Cela permet de dépasser les limites d'un LLM seul.

Le problème : les LLMs ne savent pas calculer

Prenons un exemple simple. Si on demande à un LLM de réaliser une multiplication complexe :

python

La réponse attendu est : 121234 * 4561237 = 552977006458

La réponse ne sera probablement pas correcte. Pourquoi ? Parce que les LLMs sont très bons pour prédire des mots, mais pas pour faire des calculs précis sur des grands nombres.

La solution : un agent avec fonction personnalisée

Avec LlamaIndex, on peut créer un agent qui appelle une fonction Python de multiplication.

python

Cette fois, le LLM comprend qu'il doit appeler la fonction multiply, et vous obtenez une réponse correcte.

Et les agents ReAct ?

L'approche par agents fonctionnels est simple et efficace, elle se rapproche du fonctionnement des agent ReAct (Reasoning + Acting), une méthode puissante combinant raisonnement étape par étape et appel d'outils.

Ces agents sont capables d'élaborer une stratégie avant d'agir, ce qui les rend idéaux pour des cas complexes, comme la navigation dans des documents, la planification ou les interactions multi-étapes.

Comparez l'approche LlamaIndex avec l'approche de LangGraph, retrouvez notre article similaire sur la création d'un agent React avec LangGraph : Construire un Agent ReAct en utilisant LangGraph.

Conclusion

LlamaIndex permet en quelques lignes de créer des agents puissants capables d'améliorer les performances des LLMs, notamment pour des tâches précises comme les calculs, les requêtes sur base de données ou l'appel d'API. En moins de 5 minutes, vous avez un agent conversationnel fiable et étendu. Idéal pour intégrer l'IA dans vos applications professionnelles.

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Romain DE LA SOUCHÈRE

Tech Lead, CTO AXI Technologies

Expert Data Engineering et Cloud, Romain affiche plus de 11 ans d'expérience, dont plusieurs années comme Lead Developer sur des solutions Smart Building haute performance. Il y a conçu et mis en production des moteurs de traitement capables d'absorber des centaines de milliers de données de capteurs par minute, ainsi que des bases clusterisées gérant plus de 10 millions de données dynamiques. Certifié Microsoft Azure DevOps Engineer Expert, il maîtrise aussi bien le développement back-end (Python, C#) que le DevOps (Docker, Kubernetes, Terraform) et les agents LLM. Formateur en Python, cloud, DevOps et IA générative appliquée, il forme avec une obsession : Amener chaque apprenant à concevoir et déployer des architectures réellement scalables en production.

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