Module 1
Introduction
Introduction
2min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Cette formation vous apprendra à construire des applications LLM avec LangChain.js. LangChain.js est le port JavaScript de LangChain, permettant de créer des applications IA dans l'écosystème Node.js.
Pourquoi LangChain.js :
LangChain.js apporte toute la puissance de LangChain à l'écosystème JavaScript/TypeScript, permettant aux développeurs web de construire des applications IA full-stack.
Ce que vous allez apprendre :
Fondamentaux de LangChain.js
Integration avec APIs LLM (OpenAI, Anthropic)
Chains et sequential workflows
Agents et tools en JavaScript
Memory et gestion du contexte
RAG avec vector stores JavaScript
Streaming et réponses progressives
Integration avec frameworks web (Next.js, Express)
Déploiement serverless (Vercel, Netlify)
Patterns et best practices
Cette formation vous permettra de construire des applications LLM full-stack en JavaScript.
Module 2
Blocs de Construction Fondamentaux
Blocs de Construction Fondamentaux
13min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Comprendre les abstractions de base des frameworks JavaScript pour LLMs.
Leçon 2.1 : Architecture des frameworks JavaScript GenAI
Leçon 2.2 : Orchestration de modules et chaînage
Lab pratique : Premiers pas avec les abstractions
Module 3
Chargement et Préparation des Données
Chargement et Préparation des Données
8min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Techniques pour charger et préparer les données pour les LLMs.
Leçon 3.1 : Chargement de documents depuis diverses sources
Leçon 3.2 : Transformation et préparation des données
Lab pratique : Pipeline de préparation de données
Module 4
Vectorstores et Embeddings
Vectorstores et Embeddings
5min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Comprendre le stockage vectoriel et les embeddings pour la recherche sémantique.
Leçon 4.1 : Concepts d'embeddings et représentations vectorielles
Leçon 4.2 : Utilisation des bases de données vectorielles
Lab pratique : Création et utilisation de vectorstores
Module 5
Question Answering
Question Answering
8min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Implémenter des systèmes de réponse aux questions avec contexte.
Leçon 5.1 : Architecture RAG (Retrieval Augmented Generation)
Leçon 5.2 : Récupération et génération de réponses contextuelles
Lab pratique : Système de Q&A avec RAG
Module 6
Question Answering Conversationnel
Question Answering Conversationnel
15min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Construire des chatbots avec mémoire et gestion du contexte conversationnel.
Leçon 6.1 : Gestion de l'historique de conversation
Leçon 6.2 : Maintien du contexte entre les échanges
Leçon 6.3 : Structure d'un système conversationnel complet
Lab pratique : Chatbot conversationnel avec mémoire
Module 7
Déploiement comme API Web
Déploiement comme API Web
9min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Packager et déployer votre application LLM en production.
Leçon 7.1 : Architecture d'une API web pour LLMs
Leçon 7.2 : Bonnes pratiques de déploiement
Lab pratique : Déploiement d'une API REST