Formation LangChain : développer des applications IA et agents intelligents Best
Maîtrisez le framework de référence pour créer des applications d'IA générative, des pipelines RAG aux agents autonomes !
Vue d'ensemble
- Maîtrise de Python (fonctions, classes, modules, environnements virtuels)
- Familiarité avec les environnements de développement (IDE, terminal)
- Notions de base sur les LLMs et leur fonctionnement
- Capacité à lire de la documentation technique en anglais
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
Fondamentaux de LangChain et communication avec les LLMs
– Écosystème LangChain : architecture du framework et positionnement des composants (LangChain, LangGraph, LangSmith)
– Connexion aux APIs LLM : intégration standardisée avec OpenAI, Mistral, Anthropic et modèles open source
– LCEL (LangChain Expression Language) : syntaxe déclarative pour structurer les chaînes de traitement
– Runnables et opérateur pipe : composition modulaire des traitements avec chaînage fluide
– Prompts et templates : structuration des entrées pour des réponses optimales et reproductibles
– Configuration de l’environnement et connexion à plusieurs APIs LLM
– Création de chaînes de traitement simples avec LCEL
Architectures RAG et exploitation des données métier
– Principes du RAG (Retrieval-Augmented Generation) : enrichir les réponses LLM avec des données contextuelles
– Bases de données vectorielles : indexation et recherche sémantique avec ChromaDB, Pinecone ou équivalent
– Chunking et stratégies de découpage : segmentation optimale des documents pour l’indexation
– Embeddings : vectorisation des contenus textuels pour la recherche sémantique
– Requêtage hybride : combiner recherche sémantique et filtres métadonnées pour améliorer la pertinence
– Implémentation d’un pipeline RAG sur un corpus documentaire
– Création d’un système de question-réponse sur des données métier
Agents autonomes avec LangGraph
– Concepts d’agents LLM : autonomie, raisonnement et prise de décision
– Framework LangGraph : modélisation des workflows agentiques en graphes d’états
– Tool calling : permettre au LLM d’interagir avec des APIs et services externes
– Gestion de la mémoire conversationnelle : maintenir le contexte sur plusieurs échanges
– Patterns d’agents : ReAct, agents de recherche, chaînes de décision multi-étapes
– Développement d’un agent capable d’utiliser des outils externes
– Création d’un assistant conversationnel avec mémoire persistante
Déploiement et monitoring en production
– Architecture de déploiement : exposition d’une application LangChain en tant qu’API web
– LLMOps et observabilité : principes de monitoring des applications IA générative
– LangSmith : traçage des requêtes, évaluation des performances et debugging
– Gestion des coûts et de la latence : stratégies d’optimisation en production
– Sécurité et conformité : bonnes pratiques pour les applications LLM en entreprise
– Déploiement d’une application complète en environnement cloud
– Configuration du monitoring et analyse des traces avec LangSmith
Prochaines sessions
Ils nous font confiance
Cette année notre filière Ingénierie des LLMs & IA Générative a accompagné plus de 1 entreprise dont :
Avis des participants
Merci c'était super :)
Formation très bien organisée, très claire Alison explique très clairement et est très à l'écoute, avec toujours une approche pratique essentielle. je n'avais jamais fait de Python et j'ai pu coder finalement assez rapidement grâce à une progression bien articulée des exercices. Comme c'est très…
Tout était parfait. J'ai appris plein de nouvelles notions que je mettrai à coups sûrs, en œuvre dans mes activités quotidiennes.
M. Romefort est un formateur d'excellente qualité : pédagogue, professionnel et parfaitement préparé. Il explique chaque sujet avec soin et prend le temps de répondre à toutes les questions.
de très bons échanges pas de réponses toutes faites de la nuance et de la précision dans les réponses apportées et de la contextualisation très bonne mise en perspective sur des cas concrets je suis ravi de la formation
Votre formateur
Lorcann R.
Formateur IA générative & LLM
Lorcann intervient sur des formations portant sur l’ingénierie des LLM et l’IA générative. Parmi les formations qui lui sont confiées figurent notamment « LangGraph : concevoir des agents IA orchestrés » et « Ollama : déployer et optimiser des LLM en local ». La conception de supports pédagogiques fait également partie de ses activités.
Financement
Cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
Questions fréquentes
Combien de temps dure la formation LangChain : développer des applications IA et agents intelligents ?
Cette formation se déroule sur 3 jours.
Quels sont les prérequis pour suivre la formation LangChain : développer des applications IA et agents intelligents ?
- Maîtrise de Python (fonctions, classes, modules, environnements virtuels) - Familiarité avec les environnements de développement (IDE, terminal) - Notions de base sur les LLMs et leur fonctionnement - Capacité à lire de la documentation technique en anglais
Quel est le prix de la formation LangChain : développer des applications IA et agents intelligents ?
En inter-entreprises, elle est à 2 550 € HT par participant. Un tarif sur-mesure est également disponible sur devis.
La formation LangChain : développer des applications IA et agents intelligents délivre-t-elle une certification ?
Cette formation ne délivre pas de certification. Une attestation de fin de formation vous sera remise à l'issue de la session.
La formation LangChain : développer des applications IA et agents intelligents est-elle éligible à un financement OPCO ?
Oui, cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
Choisissez votre formation
Mon contact chez SPARKS est professionnel et très réactif. Les échanges sont simples, efficaces, et la collaboration se déroule dans d'excellentes conditions.