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Introduction à LangChain

Apprenez les fondements du framework LLM LangChain sur un cas pratique : l'implémentation d'une architecture RAG pour contextualiser automatiquement les prompts.
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Construisez un pipeline RAG avec Langchain

Cette formation courte vous apprendra à créer des applications fondées sur une utilisation avancée des modèles LLM grâce au framework open source LangChain.

Apprendre à mettre en oeuvre l'architecture RAG vous permettra d'éliminer les problèmes d'hallucination et d'obsloscence typiques des LLM.

A l'issue de cette formation, vous pourrez tirer le meilleur parti de l'IA générative en tant que véritable couteau suisse du traitement du langage naturel !

Objectifs

  • Développer un pipeline d'inférence LLM avec LangChain et son langage LCEL ;
  • Développer un pipeline RAG (Retrieval-Assisted Generation) pour mobiliser des documentations lors de l'inférence ;
  • Comprendre la rupture dans le domaine de l'apprentissage automatique induite par les LLM ;
  • Comprendre l'intérêt d'un pipeline RAG par rapport à un usage direct des grands modèles de langage ;

Prérequis

La formation est ouverte aux développeurs Python de niveau intermédiaire.

  • Aucune connaissance en science de données ou en mathématiques n'est nécessaire, la formation est centrée sur les aspects pratiques des LLM et leurs usages avancés ;
  • Un compte gratuit Google Colab est nécessaire ;
  • Nous vous fournirons une clé d'accès LLM avec un forfait limité vous permettant de réaliser des tests au cours de la formation ;
  • Avoir une maîtrise suffisante de l'anglais pour lire des documentations techniques ;
  • Apporter un ordinateur portable.

Un questionnaire d'auto-évaluation sera envoyé à chaque participant au début de la formation pour nous permettre d'évaluer au mieux son niveau, ses besoins et ses attentes concernant la formation.

Programme de la formation

La formation se découpe en deux temps. Nous découvrirons tout d'abord l'intérêt de mobiliser un framework tel que LangChain pour utiliser efficacement un LLM. Nous mettrons ensuite en place un pattern très important pour obtenir des réponses plus fiables et limiter les hallucinations : la Retrieval-Assisted Generation (RAG).

Mode d'évaluation de la formation

Notre approche pédagogique s'appuie sur l'alternance de présentations par le formateur et de mises en pratique accompagnées sur un projet fil rouge. A l'issue de la formation, vous conserverez le code et tous les supports de formation.

Mini-projet : LangInception

Nous allons construire étape par étape à l'aide du framework LangChain un algorithme qui répond à des questions techniques complexes, en s'appuyant sur une documentation à jour grâce au principe des architectures RAG.

Nous l'utiliserons pour fournir la documentation de LangChain à un LLM et générer des programmes LangChain... grâce à LangChain !

Durée

1 jour

Modalités

À distance (présentiel possible en intra-entreprise)

Prix

375 € HT par participant ou sur devis en intra-entreprise)

Prochaines sessions

Date à convenir ensemble

Délai : de 15 jours à 2 mois (maximum)

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N'hésitez pas à nous appeler !

Votre formateur

Eric Burel est ingénieur diplômé de l'ENSIMAG. Il est co-fondateur de LBKE et a contribué à la création de plusieurs startups technologiques.

Eric est formateur et enseignant freelance depuis 2022.

Il partage régulièrement ses connaissances à travers des articles publiés sur Smashing Magazine, sur son blog et via les cours en ligne NextPatterns et AstroPatterns.

Nous proposons différents formats pour nos formations Next.js, afin de répondre aux besoins de chacun.

Formation complète en 3 jours, accélérée, thématique avancée, cours en ligne...

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