Introduction à LangChain

• Installer et configurer LangChain
• Créer des prompts efficaces
• Mettre en oeuvre des différents types de modèles disponibles dans LangChain (LLMs, Chats, …)
• Mettre en oeuvre le Retrieval pour améliorer la précision et la fiabilité des modèles
• Déployer des applications LLMs en production

A l’ère de l’intelligence artificielle, les grands modèles linguistiques (LLM) révolutionnent la façon dont nous interagissons avec la technologie. Ces outils puissants peuvent générer du texte de qualité humaine, traduire des langues, rédiger différents types de contenu créatif et répondre à vos questions de manière informative. Cependant, développer des applications basées sur des LLM peut s’avérer une tâche complexe et ardue.

LangChain est un framework qui simplifie la création d’applications basées sur LLM. Il fournit un ensemble d’outils et de bibliothèques qui facilitent la connexion des LLM aux sources de contexte, permettant aux applications de raisonner et de répondre intelligemment.

Ce cours d’une journée vous permettra de monter rapidement en compétence sur LangChain et pour développer des applications basées sur LLM avec LangChain.

Points forts du cours :

• Apprenez les fondamentaux de LangChain
• Découvrez comment connecter les LLM aux sources de contexte
• Créer des applications contextuelles et de raisonnement
• Explorez l’écosystème LangChain, y compris les bibliothèques, les modèles et les outils
• Déployez vos applications basées sur LLM en production

Inscrivez-vous aujourd’hui et libérez la puissance des LLM avec LangChain !

Module 1: Introduction à LangChain, l’orchestrateur LLM

• Présentation de LLM Orchestrator LangChain et de ses capacités
• Composants clés de l’architecture LangChain
• Avantages de l’utilisation de LangChain pour l’orchestration LLM
• Premiers pas avec LangChain

Ateliers pratiques:

• Installation et configuration de LangChain
• Développer une première application avec LangChain

Module 2: Créer une application LLM réelle

• Utilisation de LangChain avec différents LLM
• Charger et transformer des documents
• Créer des applications LLM complexes avec LangChain (Retrieval, Agents)
• LangServe: déploiement de vos applications LLMs en tant qu’API Rest
• LangSmith: observabilité de vos applications LLM

Ateliers pratiques :

• Développer un chatbot alimenté par LLM à l’aide de LangChain
• Création d’un outil de synthèse de texte avec LangChain
• Construire un système de recommandation de produits avec LangChain