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Durée 14 heures
Plan du cours
Introduction à LangChain
- Aperçu de LangChain et de son objectif
- Configuration de l'environnement de développement
Compréhension des grands modèles de langage (LLM)
- LLM vs modèles traditionnels
- Capacités et limites des LLM
Composants et architecture de LangChain
- Composants principaux de LangChain
- Comprendre l'architecture et le flux de travail
Intégration de LangChain avec les LLM
- Connexion de LangChain à des LLM comme GPT-4
- Création de chaînes pour des tâches spécifiques
Développement d'applications modulaires
- Création de composants modulaires avec LangChain
- Réutilisation des composants entre différentes applications
Exercices pratiques avec LangChain
- Sessions de codage pratiques
- Développement d'applications exemples utilisant LangChain
Fonctionnalités avancées de LangChain
- Exploration des fonctionnalités avancées
- Personnalisation de LangChain pour des cas d'utilisation complexes
Bonnes pratiques et modèles de conception
- Bonnes pratiques de codage avec LangChain
- Modèles de conception pour les applications propulsées par l'IA
Dépannage
- Identification des problèmes courants dans les applications LangChain
- Techniques de débogage et solutions
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissances de base en programmation Python
- Familiarité avec les concepts de l'IA et les grands modèles de langage
Audience
- Développeurs
- Ingénieurs logiciels
- Passionnés d'IA