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Plan du cours

Introduction à LangGraph et aux concepts de graphes

  • Pourquoi utiliser des graphes pour les applications LLM : orchestration vs. chaînes simples
  • Nœuds, arêtes et état dans LangGraph
  • Hello LangGraph : premier graphe exécutable

Gestion de l'état et enchaînement des prompts

  • Conception des prompts en tant que nœuds de graphe
  • Transfert d'état entre les nœuds et gestion des sorties
  • Modèles de mémoire : contexte à court terme vs. contexte persistant

Branchement, flux de contrôle et gestion des erreurs

  • Routage conditionnel et flux de travail multi-chemins
  • Nouvelles tentatives, délais d'expiration et stratégies de repli
  • Idempotence et réexécutions sécurisées

Outils et intégrations externes

  • Appel de fonctions/outils à partir des nœuds du graphe
  • Appel d'API REST et de services au sein du graphe
  • Travail avec des sorties structurées

Flux de travail à récupération augmentée

  • Principes d'ingestion de documents et de fractionnement
  • Embeddings et bases de données vectorielles (par ex., ChromaDB)
  • Réponses étayées avec citations

Tests, débogage et évaluation

  • Tests unitaires pour les nœuds et les chemins
  • Tracé et observabilité
  • Vérifications de qualité : factualité, sécurité et déterminisme

Fondamentaux de l'emballage et du déploiement

  • Configuration de l'environnement et gestion des dépendances
  • Mise à disposition des graphes via des API
  • Versionnement des flux de travail et mises à jour progressives

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension de base de la programmation en Python.
  • De l'expérience avec les API REST ou les outils en ligne de commande (CLI).
  • Une familiarité avec les concepts des LLM et les fondamentaux de l'ingénierie des prompts.

Audience cible

  • Développeurs et ingénieurs logiciels débutants dans l'orchestration de LLM par graphes.
  • Ingénieurs en prompts et nouveaux venus en IA construisant des applications LLM multicouches.
  • Praticiens des données explorant l'automatisation des flux de travail avec les LLM.
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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