Module 1
Comprendre LangChain
Comprendre LangChain
28min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Introduction au framework et à son écosystème.
Pourquoi LangChain : Résolution des défis du développement LLM
Développement IA avec LangChain : Architecture et principes
APIs pour l'IA : Intégration de multiples modèles
Première application LangChain : Configuration et démarrage rapide
Démonstration pratique d'une application fonctionnelle
Module 2
Utiliser les Modèles d'IA Générative
Utiliser les Modèles d'IA Générative
31min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Intégration et gestion de multiples modèles de langage.
Technologie IA de base : Comprendre les LLMs dans LangChain
Risques de l'IA générative : Considérations de sécurité et éthique
Politiques et bonnes pratiques d'utilisation
Modèles disponibles : OpenAI, Anthropic, Google, Cohere, Hugging Face
Fine-tuning de modèles pour cas d'usage spécifiques
Démo : Application multi-modèles avec sélection dynamique
Module 3
Créer des Prompts Efficaces
Créer des Prompts Efficaces
29min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Maîtrise du prompt engineering avec LangChain.
Introduction au prompting dans LangChain
PromptTemplate : Templates réutilisables et paramétrables
Output Parsers : Structuration des réponses LLM
Serialization : Sauvegarde et versioning de prompts
Démo : Tweet Creator - Application pratique de génération de contenu
Module 4
Apprendre la Mémoire
Apprendre la Mémoire
15min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Gestion de la mémoire conversationnelle pour applications intelligentes.
Concepts de mémoire dans LangChain
Classes de mémoire :
- ConversationBufferMemory : Mémoire complète
- ConversationSummaryMemory : Résumés intelligents
- ConversationBufferWindowMemory : Fenêtre glissante
- ConversationKGMemory : Graphe de connaissances
Démo : Application de chat avec contexte et mémoire
Module 5
Décrypter les Chaînes
Décrypter les Chaînes
22min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Construction de workflows sophistiqués avec les chaînes LangChain.
Introduction aux chaînes et leur utilité
LLMChain : Chaîne de base pour appels LLM
SimpleSequentialChain : Enchaînement séquentiel simple
SequentialChain : Enchaînement avec entrées/sorties multiples
LLMRouterChain : Routage conditionnel vers différentes chaînes
LLMMathChain : Résolution de problèmes mathématiques
TransformChain : Transformation et préparation de données
Module 6
Construire des Agents
Construire des Agents
21min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Création d'agents autonomes capables de raisonnement et d'action.
Introduction aux agents : Concepts et architecture
Types d'agents disponibles dans LangChain
Zero Shot ReAct Agents : Raisonnement et action sans exemples
Custom Tools : Création d'outils personnalisés
Conversational Agents : Agents avec mémoire conversationnelle
Orchestration multi-agents
Module 7
Explorer les Indexes et Bases de Données Vectorielles
Explorer les Indexes et Bases de Données Vectorielles
24min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Intégration de données externes avec RAG (Retrieval Augmented Generation).
Introduction aux indexes et leur importance
Document Loaders : Chargement de PDFs, CSVs, Web, etc.
Intégrations disponibles : Plus de 100 connecteurs
Pinecone et bases de données vectorielles (Chroma, Weaviate)
Démo : PDF Analyzer - Analyse intelligente de documents
LangSmith : Monitoring, debugging et optimisation