Formation Langchain : Construire des applications avec des LLM

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