Formation LangChain : Comprendre l'architecture des applications LLM

Programme de la formation
LangChain : Comprendre l'architecture des applications LLM

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.