Module 1
Introduction à Semantic Kernel
Introduction à Semantic Kernel
20min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Qu'est-ce que Semantic Kernel ?
Architecture et concepts (Kernel, Plugins, Planners)
SK vs LangChain vs AutoGen
Intégration avec Azure OpenAI
Cas d'usage Microsoft
Module 2
Configuration et Setup
Configuration et Setup
25min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Installation NuGet packages
Configuration du Kernel
Services et dependency injection
Configuration Azure OpenAI vs OpenAI
Lab : Premier programme Semantic Kernel
Module 3
Plugins et Functions
Plugins et Functions
35min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Semantic functions (prompts)
Native functions (code C#)
Plugin creation et registration
Function calling automatique
Parameters et descriptions
Lab : Créer des plugins custom
Module 4
Prompts et Templates
Prompts et Templates
25min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Prompt templates avec Handlebars
Variables et placeholders
Semantic function configuration
Prompt engineering best practices
Lab : Templates de prompts avancés
Module 5
Planners
Planners
30min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Qu'est-ce qu'un planner ?
Handlebars planner
Function calling planner
Stepwise planner
Goal-oriented orchestration
Lab : Agent avec planification automatique
Module 6
Memory et Conversations
Memory et Conversations
25min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Memory stores (volatile, persistent)
Vector memory avec embeddings
Conversation history
Context variables
Chat completion service
Lab : Chatbot avec mémoire
Module 7
RAG avec Semantic Kernel
RAG avec Semantic Kernel
30min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Text chunking
Embeddings generation
Vector stores integration (Azure AI Search, Qdrant, etc.)
Semantic search
RAG pipeline
Lab : Système de Q&A avec RAG
Module 8
Production et Best Practices
Production et Best Practices
20min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Error handling et retry policies
Logging et telemetry
Security (API keys, Azure KeyVault)
Testing SK applications
Performance optimization
Deployment patterns
Lab : Application production-ready