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Formations Langage Python Formation Langchain : Construire des applications avec des LLM

Formation Langchain : Construire des applications avec des LLM

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Formation LangChain

Prix 2400€ HT / personne
Durée 3 jours (21 heures)

Paris | Classe Virtuelle

Il ne reste que quelques places
Cafés et déjeuners offerts en interentreprises
Disponible en intra-entreprise pour former votre équipe
Aide au Financement 4000€ de Bonus Atlas en CPF

Présentation

Notre formation LangChain vous permettra de développer des applications alimentées par des modèles de langage. Ce framework 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 des 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 personnalisés.

Comme pour toutes nos formations, celle-ci vous sera présentée avec la toute dernière version de Langchain, Langchain v0.0.190.

 

Objectifs

  • Créer et déployer des agents
  • Conception et personnalisation de Chatbots
  • Création de plugin personnalisés
  • Maîtriser la compréhension du code

 

Public visé

  • Lead Développeur
  • Développeurs

 

Pré-requis

Notion de base dans la conception d’application.

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 Angular

Formation React

Formation Django

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

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