Formation LangChain : Construire des applications propulsées par l'IA
LangChain est un framework open-source conçu pour faciliter le développement d'applications utilisant des grands modèles de langage (LLM).
Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs et ingénieurs logiciels de niveau intermédiaire souhaitant construire des applications propulsées par l'IA avec le framework LangChain.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les fondamentaux de LangChain et ses composants.
- Intégrer LangChain avec des grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4.
- Concevoir des applications IA modulaires grâce à LangChain.
- Dépanner les problèmes courants liés aux applications LangChain.
Format de la formation
- Cours interactif et discussions.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Mise en pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de la formation
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en discuter.
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
Cours à partir de 4 + personnes. Pour un entraînement individuel ou en petit groupe, veuillez demander un devis.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir et implémenter des flux de travail complexes en utilisant l'interface de programmation visuelle de n8n.
- Intégrer des capacités d'IA dans les flux de travail en utilisant LangChain.
- Construire des chatbots et des assistants virtuels personnalisés pour divers cas d'utilisation.
- Effectuer des analyses et du traitement de données avancés avec des agents IA.
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À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les bases de l'intégration d'API avec LangChain.
- Automatiser des flux de travail répétitifs à l'aide de LangChain et de Python.
- Utiliser LangChain pour connecter diverses API afin d'améliorer l'efficacité des processus commerciaux.
- Créer et automatiser des flux de travail personnalisés en utilisant des API et les capacités d'automatisation de LangChain.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les fondamentaux de LangChain et son application dans la construction d'agents conversationnels.
- Développer et déployer des agents conversationnels à l'aide de LangChain.
- Intégrer des agents conversationnels avec des API et des services externes.
- Appliquer des techniques de Traitement Automatique du Langage Naturel (PANT) pour améliorer les performances des agents conversationnels.
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À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Identifier les enjeux éthiques clés dans le développement de l'IA avec LangChain.
- Comprendre l'impact de l'IA sur la société et les processus décisionnels.
- Élaborer des stratégies pour construire des systèmes d'IA équitables et transparents.
- Intégrer des lignes directrices éthiques de l'IA dans des projets basés sur LangChain.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les concepts fondamentaux de LangChain et son rôle dans l'amélioration de l'expérience utilisateur web.
- Implémenter LangChain dans des applications web pour créer des interfaces dynamiques et réactives.
- Intégrer des API dans les applications web pour améliorer l'interactivité et l'engagement des utilisateurs.
- Optimiser l'expérience utilisateur grâce aux fonctionnalités avancées de personnalisation de LangChain.
- Analyser les données de comportement des utilisateurs pour affiner les performances et l'expérience des applications web.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Intégrer LangChain avec les principales plateformes cloud, notamment AWS, Azure et Google Cloud.
- Utiliser des API et des services cloud pour enrichir les applications propulsées par LangChain.
- Mettre à l'échelle et déployer des agents conversationnels dans le cloud pour des interactions en temps réel.
- Appliquer les meilleures pratiques de surveillance et de sécurité dans les environnements cloud.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Automatiser la récupération et le nettoyage des données à l'aide de LangChain.
- Réaliser des analyses de données avancées en utilisant Python et LangChain.
- Créer des visualisations avec Matplotlib et d'autres bibliothèques Python intégrées à LangChain.
- Exploiter LangChain pour générer des insights en langage naturel à partir des analyses de données.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les principes fondamentaux de LangChain.
- Configurer l'environnement LangChain.
- Comprendre l'architecture et la manière dont LangChain interagit avec les grands modèles de langage (LLM).
- Développer de simples applications à l'aide de LangChain.