Formation Applications d’IA générative avec LangChain
| 2 400€ HT / personne |
| 3 jours (21 heures) |
Présentation
LangChain est le framework incontournable pour orchestrer des applications d’IA générative, permettant de connecter les modèles de langage à vos données et outils métier. Cette approche moderne repose sur une flexibilité totale pour concevoir des solutions capables de raisonner, d’agir et de s’intégrer parfaitement dans des architectures complexes.
Notre formation Applications d’IA générative avec LangChain vous permettra de rendre vos workflows IA portables et scalables : de la création de chaînes complexes (LCEL) à l’implémentation d’agents autonomes. Vous apprendrez à choisir les bonnes stratégies d’indexation (RAG), à gérer finement la mémoire des conversations et à construire vos propres outils personnalisés pour automatiser des tâches génératives à haute valeur ajoutée.
L’approche est 100% pratique : elle s’appuie sur des ateliers guidés, des démonstrations de build et des diagnostics d’erreurs courantes liées à la gestion des APIs ou du réseau. À l’issue de la session, vous disposerez de fichiers de configuration prêts à l’emploi, d’une check-list de bonnes pratiques pour la production et de scripts types pour intégrer LangChain à vos pipelines de données existants.
Comme toutes nos formations, celle-ci vous présentera la dernière version stable de la technologie Applications d’IA générative avec LangChain (1.0.0) et ses nouveautés.
Objectifs
- Créer des applications basées sur l’IA générative.
- Intégrer des modèles de langage.
- Automatiser des tâches génératives.
- Déployer des solutions IA.
Public visé
- Développeurs AI
- Data engineers
Pré-requis
- Connaissances en Python et LLM
Pré-requis techniques
- Python 3.10 ou supérieur
- 16 Go de RAM recommandés pour l’exécution locale de bases vectorielles
- Un compte actif et une clé API (OpenAI, Anthropic ou Hugging Face)
- Un éditeur de code (VS Code recommandé)
- Un compte gratuit sur LangSmith pour la partie évaluation
Programme de notre Formation Applications d’IA générative avec LangChain
[Jour 1 – Matin]
Architecture et Fondamentaux des LLM
- Introduction à LangChain : philosophie, installation et configuration
- Modèles et Prédictions : LLMs vs Chat Models
- Prompt Engineering Dynamique : Prompt Templates et sélecteurs d’exemples
- Gestion des sorties avec les Output Parsers
- Atelier pratique : Création d’un premier flux “Prompt + Modèle”.
[Jour 1 – Après-midi]
LCEL et Gestion de la Mémoire
- LangChain Expression Language (LCEL) : composer des chaînes de manière déclarative
- Persistence et État : mise en œuvre de la Conversation Memory
- Chaînes avancées et gestion des variables d’état
- Atelier pratique : Développement d’un assistant capable de conserver le contexte.
[Jour 2 – Matin]
RAG et Gestion des Données (Retrieval)
- Document Loaders et Text Splitters
- Vector Stores et Embeddings : indexer ses données
- Le Retriever : optimiser la récupération pour limiter les hallucinations
- Atelier pratique : Création d’une chaîne de Question-Answering sur documents PDF.
[Jour 2 – Après-midi]
Agents et Autonomie
- Concept d’Agent : raisonnement (ReAct) et cycle de l’Agent Executor
- Outils (Tools) : permettre à l’IA d’appeler des APIs ou d’exécuter du code
- Agents autonomes et simulations
- Atelier pratique : Construction d’un agent capable d’effectuer des recherches web.
[Jour 3 – Matin]
Cas d’usage : Chatbots et Analyse de Code
- UX Chatbot : recréer une expérience de type ChatGPT
- Compréhension du code : indexation et assistant d’aide au développement
- Introduction aux assistants multimodaux (audio/vocal)
- Atelier pratique : Développement d’un “Code-Reviewer” intelligent.
[Jour 3 – Après-midi]
Évaluation, Benchmarking et Déploiement
- Évaluation des chaînes et utilisation de LangSmith
- Benchmarking : analyse comparative des agents et VectorDB
- Déploiement et monitoring des coûts en production
- Atelier pratique : Audit de performance et test de robustesse sur dataset.
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 + : La pédagogie, la théorie
Les – : La pratique est un peu limitée
Afficher tous les témoignages
Les + : La pédagogie, la théorie
Les – : La pratique est un peu limitée
Les + : les exos
Les – : Stratégie des prompts et certaines lacunes dans les explications techniques
Je souhaite suivre : A voir si elles ont vraiment lieu ?
En synthèse : J’ai attendu 6 mois pour participer à cette formation prévue début janvier 2025 et finalement exécuté fin juin 2025
Les + : La communication
Les – : La durée est courte.
Je souhaite suivre : Néant
En synthèse : Néant
Les + : Formateur très compétent et patient
Les – : un tout petit peu de pratique en autonomie sur un exemple complexe la dernière journée aurait été top
Les + : rentrer en détails dans l’environnement Langchain
Les – : NA
Je souhaite suivre : NA
Je recommande la formation
Les + : Utilisation de plusieurs outils et frameworks.
Les – : Contenu insuffisant : la couverture des agents et LangGraph était trop brève et une discussion théorique sur les métriques d’évaluation n’a pas été abordée.
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
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