Formation LangChain : Comprendre l'architecture des applications LLM
Cette formation détaille l'architecture des applications basées sur LangChain. Elle couvre les composants fondamentaux comme les Chains et Agents, l'intégration des LLM externes, et les patterns d'orchestration. Elle permet de construire des chatbots conversationnels et des systèmes de génération de contenu.
Concevoir des architectures d'applications LLM avec LangChain
Intégrer des LLM externes et gérer les Prompts
Implémenter la récupération d'informations avec Vector Stores
Développer des chatbots et générateurs de contenu
Programme détaillé
8 modules · 14 heures
01
Introduction à LangChain et aux Large Language Models (LLM)
—Identifier les cas d'usage des LLM dans les applications.
—Expliquer le rôle de LangChain dans l'orchestration des LLM.
—Distinguer les composants fondamentaux de LangChain.
02
Gestion des Prompts et Parsers de sortie
—Décrire la structure des Prompts pour les LLM.
—Appliquer des techniques de templating de Prompts.
—Utiliser les Parsers pour structurer les sorties des LLM.
03
Les Chains : Séquençage des opérations LLM
—Expliquer le rôle des Chains dans LangChain.
—Construire des Chains simples pour des tâches séquentielles.
—Analyser la composition de Chains complexes.
04
Intégration des LLM externes et modèles d'Embeddings
—Décrire les mécanismes d'intégration de modèles de langage (LLM) externes.
—Utiliser des modèles d'Embeddings pour la représentation sémantique.
—Configurer différentes API de LLM au sein de LangChain.
05
Vector Stores et Retrievers pour la récupération d'informations
—Expliquer le fonctionnement des Vector Stores.
—Mettre en œuvre des Retrievers pour accéder à des données externes.
—Intégrer des données non structurées via des Embeddings.
06
Les Agents : Prise de décision et outils
—Expliquer le rôle des Agents dans LangChain.
—Définir des outils (Tools) pour les Agents.
—Construire un Agent capable d'interagir avec des outils.
07
Patterns d'orchestration avancés et mémoire
—Distinguer les patterns d'orchestration de LLM.
—Implémenter des mécanismes de mémoire pour les conversations.
—Analyser la structure des applications basées sur LangChain.
08
Cas pratiques : Chatbot et génération de contenu
—Construire un chatbot conversationnel avec accès à des données externes.
—Développer un système de génération de contenu assisté par LLM.
—Intégrer un LLM pour l'analyse de documents.
Le conseil de l'expert
Dans la formation "LangChain : Comprendre l'architecture des applications LLM", un des objectifs pédagogiques clés est de concevoir des architectures d'applications LLM adaptées aux besoins spécifiques des entreprises. En maîtrisant cette compétence, les participants seront en mesure de développer des solutions innovantes qui exploitent pleinement le potentiel des modèles de langage. Cette compréhension approfondie des architectures est essentielle pour tirer parti des LLM dans des contextes variés.
Un défi fréquent rencontré par les apprenants dans ce domaine est la gestion des prompts et des sorties. Beaucoup de développeurs ont du mal à formuler des requêtes efficaces et à interpréter les résultats des modèles. Cela peut conduire à des applications sous-optimales ou à des résultats imprévisibles. Cette formation aborde ce défi en fournissant des techniques concrètes et des méthodologies éprouvées pour optimiser cette étape cruciale.
Ce qui distingue cette formation des autres approches est son accent sur l'intégration pratique des LLM externes et l'utilisation de Vector Stores pour la récupération d'informations. Alors que beaucoup de programmes se concentrent sur la théorie, ici, vous apprendrez à créer des chaînes d'opérations et à développer des agents capables de prendre des décisions, vous permettant ainsi d'implémenter des solutions concrètes et dynamiques en entreprise.
Pour tirer le meilleur parti de cette formation, il est recommandé de venir avec des idées ou des projets en tête que vous souhaitez développer. Cela vous permettra d'appliquer directement les concepts abordés et de bénéficier de l'expertise des formateurs et des échanges avec vos pairs. N'hésitez pas à poser des questions et à partager vos expériences, car l'interaction enrichira votre apprentissage et vous aidera à établir des connexions significatives dans le domaine des applications LLM.
Pourquoi choisir cette formation en intelligence artificielle
🎯
Maîtrise de LangChain
Apprenez à concevoir des architectures d'applications LLM efficaces avec LangChain, un atout essentiel pour les développeurs modernes.
🤖
Intégration de LLM externes
Découvrez comment intégrer des LLM externes et gérer les prompts, augmentant ainsi la flexibilité et la puissance de vos applications.
🔍
Récupération d'informations optimisée
Implémentez la récupération d'informations avec Vector Stores, une compétence clé pour développer des solutions IA performantes.
💬
Développement de chatbots
Apprenez à développer des chatbots et générateurs de contenu en exploitant les capacités avancées des LLM.
🔗
Chains et séquençage
Maîtrisez le séquençage des opérations LLM avec les Chains, une technique fondamentale pour créer des applications robustes.
🧠
Agents intelligents
Explorez la prise de décision et les outils pour les agents, ce qui vous permettra de développer des applications interactives et autonomes.
Compétences acquises
Concevoir des architectures d'applications LLM avec LangChain
Structurer des applications basées sur LangChain en utilisant les composants fondamentaux comme les Chains et Agents pour orchestrer les interactions avec les Large Language Models.
Intégrer des LLM externes et gérer les Prompts
Connecter des modèles de langage externes à LangChain et élaborer des Prompts efficaces, en exploitant les Parsers pour formater les sorties des LLM.
Implémenter la récupération d'informations avec Vector Stores
Utiliser les Embeddings, les Vector Stores et les Retrievers pour doter les applications LLM de capacités de recherche et d'accès à des données externes pertinentes.
Développer des chatbots et générateurs de contenu
Construire des chatbots conversationnels avec accès à des données externes et des systèmes de génération de contenu assistés par LLM, en appliquant les patterns d'orchestration de LangChain.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Développeurs Python
Ingénieurs Machine Learning
Architectes logiciels
Chefs de projet technique
Prérequis
Aucun prérequis spécifique, mais une connaissance de base en Intelligence Artificielle et en programmation est recommandée.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Un projet personnel ou en équipe pour mettre en pratique les connaissances
Une évaluation écrite pour mesurer la compréhension des concepts
Une présentation finale pour présenter les résultats du projet
Accessibilité
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.
« De retour au travail, un participant a conçu une architecture d'application en utilisant LangChain, intégrant des LLM pour améliorer l'interaction utilisateur. »
« Un autre a mis en œuvre des prompts optimisés pour ses chatbots, ce qui a considérablement amélioré la qualité des réponses fournies. »
Questions fréquentes
Connaissances en programmation Python (syntaxe, structures de données, POO). Familiarité avec les concepts de base du Machine Learning. Compréhension des principes des Large Language Models (LLM).
Ordinateur avec accès internet. Environnement de développement Python (version 3.9+). Installation de pip. Compte OpenAI (ou autre fournisseur de LLM) pour l'accès aux API.
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition.
Test de positionnement Quizz &
Evaluations
Nous vous recevons lors d'un rendez-vous d'information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé.
Chaque demande s'accompagne de la remise d'une convention ou d'un contrat précisant l'ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.
A partir de l'accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés.
Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l'année.
♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d'accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.
Saskia Cazettes
Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com
23 mars 2026
La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.
Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.
Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.
Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.
Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.
LangChain est un framework de développement d'applications LLM qui permet de concevoir des architectures d'applications performantes. Il fonctionne en utilisant des Chains et des Agents pour intégrer des LLM externes et gérer les Prompts.
Oui, LangChain permet d'intégrer des LLM externes pour améliorer la performance et la précision des applications.
Les Vector Stores permettent une récupération d'informations rapide et efficace, ce qui est essentiel pour les applications LLM qui nécessitent une grande quantité de données.
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.
Demandez un devis pour la formation LangChain : Comprendre l'architecture des applications LLM
Programme adaptable à votre contexte. Réponse sous 24 h ouvrées, sans engagement.
