Formation Langchain : Framework LLM
| 2400€ HT / personne |
| 3 jours (21 heures) |
Présentation
Notre formation LangChain vous permettra de développer des applications alimentées par des modèles de langage. Ce framework spécialisé dans l’IA générative vous aidera à concevoir des applications puissantes et totalement différentes.
Durant cet enseignement, vous découvrirez le vaste environnement de LangChain et l’ensemble des fonctionnalités qu’il est possible d’utiliser afin de satisfaire vos besoins.
Grâce aux grands modèles de langage (LLM), vous pourrez créer de véritables applications puissantes en combinant des modèles avec diverses sources de calcul ou de connaissance.
À l’issue de cette formation, vous apprendrez à comprendre le code à l’aide de la construction de plugins et d’agents personnalisés.
Comme pour toutes nos formations, celle-ci vous sera présentée avec la toute dernière version de LangChain v0.1.9.
Objectifs
- Créer et déployer des agents
- Conception et personnalisation de Chatbots
- Création d’un agent personnalisé
- Maîtriser la compréhension du code et de l’écosystème LangChain
Public visé
- Data Scientist
- Big Data Engineer
- Machine Learning Engineer
- Lead Développeur
- Développeurs
Pré-requis
- Notion de base dans la conception d’application
- Maîtriser le langage Python
Pré-requis logiciel
- un accès API à OpenAI avec GPT4 (payant)
- un compte Google pour l’accès à Google Colab (gratuit) – facultatif si notebook local
- un compte LangChain.com et disposer d’une clé API (gratuit)
- un compte Pinecone.io pour la DB de vecteur (gratuit)
- un compte exa.ai pour le moteur de recherche LLM (gratuit)
- un compte app.tavily.com pour le moteur de recherche LLM (gratuit)
Programme de notre formation LangChain
Introduction
- Présentation de Langchain
- Installation et configuration de Langchain
- Construire une application de modèle de langage : LLM
- LLM : Obenir des prédictions à partir d’un modèle de langage
- Modèles d’invite : gérer les invites pour les LLM
- Chaînes : Combinez les LLM et les invites dans des flux de travail en plusieurs étapes
- Appeler dynamiquement des chaînes en fonction de l’entrée de l’utilisateur
- Ajouter un état aux chaînes et aux agents
- Obtenir des messages complets à partir d’un modèle de chat
Modèles
- Les types de modèles
- Les grands modèles de langage (LLM)
- Les modèles de chat
- Les modèles d’intégration de texte
- Instructions
- Mise en route
- Modèles d’invite LLM
- Modèles d’invite de chat
- Sélecteurs d’exemples
- Mémoire
- Charger des documents à partir de diverses sources
- Une vue d’ensemble et différents types de Text Splitters
- Agents d’action
- AgentFinish
- Agent Executor
- Agents autonomes
- Simulations d’agents
Chatbots
- Recréer une expérience de type ChatGPT grâce à ChatGPT Clone
- Utiliser différents types de Conversation Memory
- Créer un agent optimisé pour la conversation
- Créer un assistant vocal à l’aide de LangChain
Compréhension du code
- Indexez la base du code
- Intégration et magasin du code
- Construire le Retriever
- Construire la chaîne conversationnelle
- Définir une liste de question à poser pour générer des réponses contextuelles
L’évaluation dans LangChain
- Analyse comparative des agents
- Agent VectorDB Question Answering Benchmarking
- Modèle d’analyse comparative
- LLM Mathématiques
- Évaluation d’une chaîne OpenAPI
- Utilisation des ensembles de données de visage étreignant
Pour aller plus loin
Formation ChatGPT
Formation Mixtral
Formation Python Data Analyst
Langues et Lieux disponibles
Langues
- Français
- Anglais / English
Lieux
-
France entière
- Paris
- Lille
- Reims
- Lyon
- Toulouse
- Bordeaux
- Montpellier
- Nice
- Sophia Antipolis
- Marseille
- Aix-en-Provence
- Nantes
- Rennes
- Strasbourg
- Grenoble
- Dijon
- Tours
- Saint-Étienne
- Toulon
- Angers
-
Belgique
- Bruxelles
- Liège
-
Suisse
- Genève
- Zurich
- Lausanne
-
Luxembourg
Nos Formateurs Référents
Témoignages
Les + : Sujet très pointu et intéressant. La disponibilité du formateur et le coté pratique nous plongent directement dans le sujet.
En synthèse : Bravo au formateur pour sa pédagogie
Afficher tous les témoignages
Les + : Sujet très pointu et intéressant. La disponibilité du formateur et le coté pratique nous plongent directement dans le sujet.
En synthèse : Bravo au formateur pour sa pédagogie
Les + : Possibilité de faire beaucoup de pratique et travailler des TPs
Cas pratiques avec des exercices corrigés
Je recommande la formation
Les + : Cette formation permet d’avoir une vue d’ensemble sur langchain et sur chacun des modules associés
Les – : il y avait quelques points qui étaient pas clairs et on a pas eu le temps de passer profondément sur ces points.
il a fallu plus de suivi lors des TPs vu qu’on a pas tous le meme niveau parfois c’est intimidant de demander de l’aide, j’aurais bien aimé qu’on corrige certaines parties (qui sont claires pour les seniors) ensemble puis passer au reste
Je souhaite suivre : spark
Je recommande la formation
Les + : Apprentissage rapide, code clair et notebook clair
Les – : slides sous-exploitées, trop d’attente pendant les tp
Je souhaite suivre : Aucune
Les + : Couverture assez large des possibilités offertes par Langchain
Les – : Le temps passé sur les cas pratiques est peut-être excessif : les TP corrigés sont suffisant pour permettre à chacun d’avancer ensuite à son rythme, hors session de formation (je suis « faible » en codage, et il me faut un peu plus de temps pour comprendre. j’ai un « ramé » pendant les TP, alors qu’il me semble qu’en avançant ensuite à tête reposé sur les TP, il n’y aura pas de problème pour moi)
Les + : Ca permet de mieux comprendre comment ca fonctionne c’est top.
Les – : Trop basé sur la documentation officiel. Même les exercices sont des copier coller de la documentation
Les + : Beaucoup de TP Pratique pour mieux comprendre les concepts de base de la formation
Les – : Des parties théoriques qui ne sont pas traités notamment sur la partie Evaluation
Je souhaite suivre : Je n’ai pas d’idée précise
Les + : Beaucoup de TP et de mise en pratique.
Les – : Pas assez de temps passé sur les core-concepts avant manipulation.
Ex: rôle de langchain-core, quels sont les objets les plus importants…
Du coup, on utilise un peu trop à tâtons.
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