Formation LangChain

Durée 3 jours
Niveau Fondamental
Classe à distance
Possible

Vous pouvez suivre cette formation en direct depuis votre domicile ou votre lieu de travail. Plus d'informations sur notre solution de classe à distance...

Référence LACH
Éligible CPF Non

Qu’est-ce que LongChain ?
LangChain est un framework puissant conçu pour interagir avec les grands modèles de langage (LLM). Il simplifie l'intégration des LLM dans des applications complexes, permettant la création d'agents intelligents, de systèmes conversationnels avancés, et bien plus. Ce framework offre des fonctionnalités robustes pour connecter des sources de données externes, gérer des mémoires conversationnelles et optimiser les flux de travail d'IA.

Pourquoi suivre une formation LongChain ?
À l'ère des modèles de langage évolués, comme GPT et ses dérivés, LangChain permet de maximiser leur potentiel dans des applications concrètes. En suivant cette formation, vous apprendrez à utiliser LangChain pour intégrer les LLM dans des cas d’usage spécifiques tels que les assistants virtuels personnalisés, la génération automatisée de contenu et la recherche contextuelle. Cela représente une opportunité d’élargir vos compétences en IA et d'optimiser vos projets avec des outils modernes et efficaces.

Objectif opérationnel :

Savoir concevoir, développer et déployer des applications robustes exploitant Langchain et les modèles de langage.

Objectifs pédagogiques :

A l'issue de cette formation LangChain, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :

  • Comprendre les bases et l'architecture du framework Langchain.
  • Maîtriser l'utilisation des LLM dans des scénarios pratiques.
  • Gérer les flux de données et les intégrations dans Langchain.
  • Configurer des pipelines LLM optimisés pour différents cas d'usage.
  • Développer des applications modulaires et extensibles avec Langchain.

Public :

Cette formation s’adresse aux développeurs, ingénieurs data, architectes logiciels, et toute personne souhaitant intégrer les LLM dans leurs projets.

Prérequis :

Pour suivre cette formation, il est recommandé d’avoir des connaissances de base en programmation Python, comprendre les principes fondamentaux des modèles de langage. Avoir une expérience en développement d’applications serait un plus pour tirer pleinement parti de cette formation.

Jour 1

Introduction à Langchain et aux LLM

Langchain : aperçu général et présentation des principales fonctionnalités.
Quelles sont les spécificités des LLM et leurs défis d’intégration ?
Exploration de l'architecture modulaire de Langchain et de son approche orientée "chaîne".
Utilisation des cas d'usage pour contextualiser les applications possibles.
Analyse des outils disponibles pour accélérer le développement.

Gestion des prompts et optimisation

Introduction à la conception de prompts pour les modèles de langage.
Comment écrire des prompts efficaces et éviter les erreurs courantes ?
Techniques d'optimisation pour obtenir des résultats précis et fiables.
Utilisation des fonctions natives de Langchain pour la gestion des prompts.
Exercices pratiques sur l’écriture et l’ajustement des prompts.
Travaux pratiquesObjectifs : Savoir manipuler les prompts et intégrer les outils Langchain.
Description : Création d'une chaîne simple de traitement d'une requête LLM, en optimisant les prompts pour des résultats précis. Validation des acquis par l’analyse des résultats et l’ajustement des chaînes.
Jour 2

Intégration de données externes

Connexion de Langchain à différentes sources de données (APIs, bases de données, fichiers).
Quelles sont les meilleures pratiques pour gérer des données complexes ?
Analyse des outils d’intégration fournis par Langchain.
Cas pratiques de connexion et transformation de données en flux exploitables.

Chaînes complexes et pipelines

Création de chaînes imbriquées pour des processus décisionnels avancés.
Comment construire des pipelines robustes et adaptés aux cas d’usage spécifiques ?
Étude des fonctionnalités de débogage et d’optimisation des performances.
Déploiement de chaînes évolutives dans des environnements de production.
Travaux pratiquesObjectifs : Développer un pipeline LLM complet avec gestion de données.
Description : Configuration et mise en œuvre d’une chaîne complexe intégrant des données API et des transformations en plusieurs étapes. Validation par tests automatisés et scénarios réalistes.
Jour 3

Extensions et personnalisations

Ajouter des fonctionnalités sur mesure à Langchain : bibliothèques Python tierces et développement de modules.
Comment diagnostiquer les limitations et personnaliser les chaînes selon les besoins spécifiques ?
Présentation des approches pour maximiser la réutilisabilité du code.

Déploiement et maintenance

Stratégies de déploiement de solutions basées sur Langchain dans des environnements cloud et on-premise.
Quelles sont les étapes clés pour assurer la fiabilité et la scalabilité d’une application ?
Outils pour la maintenance et la mise à jour continue des chaînes.
Étude des problématiques liées à la sécurité et à la gestion des permissions.
Travaux pratiquesObjectifs : Concevoir et déployer une application Langchain complète.
Description : Développement d’un projet de bout en bout, depuis la conception jusqu’au déploiement. Validation des acquis par l’analyse des performances et des retours en temps réel.
Date de mise à jour du programme : 20/11/2024

Dates et lieux

Aucune session programmée actuellement.

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