Prenez contact avec nous

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
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

Cours à venir

Catégories Similaires