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Artificial Intelligence

LLM

Python

Comprendre les Runnables dans LangChain

Lead Developer, Expert Cloud et DevOps

Romain DE LA SOUCHÈRE

Published on 15 mai 2025 · 10 min of reading

Table of content

Qu'est-ce qu'un Runnable ?

Utilisation basique d'un Runnable

Mapper et brancher avec RunnableMap et RunnableLambda

Streaming, batch et asynchronicité

Pourquoi adopter les Runnables ?

Conclusion

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LangChain est une librairie Python puissante qui facilite la création d'applications IA complexes en chaînant différents composants : LLMs, prompts, outils, bases de connaissances, etc. Avec l'introduction des Runnables, LangChain propose une abstraction unifiée pour composer, exécuter et déboguer des chaînes de traitement de manière plus flexible, lisible et maintenable.

Dans cet article, nous allons explorer ce qu'est un Runnable, comment il fonctionne, et comment l'utiliser efficacement dans vos projets IA avec LangChain.

Qu'est-ce qu'un Runnable ?

Un Runnable est une unité de traitement composable dans LangChain. Il s'agit d'une interface qui définit une méthode invoke(input) pour exécuter un traitement sur une entrée et retourner une sortie. Tous les composants standards de LangChain (comme les PromptTemplates, ChatModels, Retrievers, etc.) implémentent cette interface.

Avantages clés des Runnables :

Composition fluide avec des opérateurs comme | (pipe), RunnableSequence, RunnableMap, etc.

Exécutions synchrones ou asynchrones, en batch ou streaming.

Traçabilité et observabilité accrues grâce au support natif du débogage et des callbacks.

Interopérabilité avec les primitives de la librairie LangChain Core.

Utilisation basique d'un Runnable

Voici un exemple simple d'utilisation des Runnables avec un PromptTemplate et un ChatOpenAI :

python

Pour créer des flux plus complexes, on peut utiliser RunnableSequence :

Mapper et brancher avec RunnableMap et RunnableLambda

LangChain propose également des outils pour paralléliser ou décomposer les traitements :

RunnableMap permet de traiter plusieurs clés en parallèle.
RunnableLambda permet de créer des fonctions personnalisées dans un flux.

python

Streaming, batch et asynchronicité

Les Runnables supportent les opérations suivantes :

invoke(input) : exécution simple.

batch(inputs) : traitement d'une liste d'entrées.

stream(input) : traitement avec flux de réponse (utile pour les LLM).

ainvoke(input) : version asynchrone.

Cela permet une grande flexibilité dans les contextes web, développement backend ou déploiement en production.

Pourquoi adopter les Runnables ?

Les Runnables offrent une API déclarative, composable et introspectable. Leur adoption facilite :

le test unitaire de chaque composant,
la visualisation des chaînes (notamment via LangSmith),
l'évolution de votre code sans effet de bord,
la parallélisation ou l'optimisation des performances.

Conclusion

LangChain a révolutionné la création d'applications IA modulaires. Avec les Runnables, la librairie passe un cap : elle devient un véritable framework pour la construction de pipelines IA clairs, robustes et scalables.

Pour aller plus loin, consultez la documentation officielle sur les Runnables ou explorez les exemples de composition.

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Romain DE LA SOUCHÈRE

Lead Developer, Expert Cloud et DevOps

Ingénieur de formation avec plus de 11 ans d'expérience dans le développement back-end et le data engineering. Expert dans l’industrialisation des projets data dans le cloud.

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