LangChain : développer des applications IA et agents intelligents
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
Avis des participants
Formation claire, structurée et directement applicable. Le formateur a pris le temps de répondre à toutes nos questions avec des exemples concrets.
Très bon équilibre entre théorie et pratique. Les exercices permettent de comprendre rapidement les concepts et de les mettre en œuvre.
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Le contenu était dense, mais très bien expliqué. Le rythme a été adapté au niveau du groupe et chacun a pu progresser.
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Note moyenne attribuée par les participants à nos formateurs
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