Formation Langchain

Description

Cette formation LangChain vous permettra de maîtriser ce framework pour développer des applications d’intelligence artificielle avancées.

Pendant 3 jours, vous apprendrez :

• les fondamentaux et les techniques plus pointues de LangChain (installation, création de prompts dynamiques, conception de chaînes et d’agents intelligents)
• l’intégration des données externes,
• l’optimisation des systèmes de question-réponse et
• le déploiement de vos projets sur le cloud.

Grâce à des ateliers pratiques, vous créerez un chatbot avec mémoire, un agent de recherche sémantique et une application d’analyse de sentiment multilingue.

Public

Cette formation LangChain s’adresse principalement aux développeur·euse·s, data scientists, et ingénieur·e·s en intelligence artificielle souhaitant approfondir leurs compétences dans la création d’applications IA avancées.

Les objectifs

• Comprendre les concepts clés de LangChain (prompts, chaînes, mémoire)
• Créer des prompts dynamiques et des chaînes de traitement efficaces
• Concevoir des agents intelligents avec intégration de données externes
• Développer des systèmes de question-réponse avancés
• Optimiser et déployer des applications LangChain sur le cloud

Pré-requis

• Connaissances de base en programmation (idéalement Python)
• Notions en intelligence artificielle ou machine learning
• Ordinateur portable à apporter

Le programme de la formation Langchain

Jour 1 : Introduction à LangChain et fondamentaux

• Présentation de LangChain et de son écosystème
  • Vue d’ensemble sur LangChain
  • Avantages de LangChain par rapport à d’autres outils similaires
• Installation et configuration de l'environnement de développement
  • Installer LangChain et ses dépendances
  • Configuration des environnements cloud Google Colab
• Concepts clés de LangChain
  • Définition et explication des prompts
  • Rôle des modèles de langage
  • Introduction aux chaînes (automatisation des séquences d’opérations)
  • Fonctionnement de la mémoire (stockage et réutilisation du contexte)
• Travailler avec différents modèles de langage
  • Intégration de modèles populaires (Mistral, Hugging Face, etc.)
  • Comparaison des performances et des coûts entre modèles
  • Choisir un modèle adapté aux besoins spécifiques d’un projet
• Création de prompts dynamiques et techniques d'ingénierie de prompts
  • Principes de base pour rédiger des prompts clairs et efficaces
  • Techniques avancées (prompts dynamiques, conditionnels et personnalisés)
  • Bonnes pratiques pour maximiser la qualité des réponses générées
• Construire des chaînes de base
  • Anatomie d’une chaîne : entrée, traitement, sortie
  • Création de chaînes simples pour automatiser des tâches répétitives.

Mises en pratique :
- Initialisation d’un projet avec un environnement fonctionnel
- Validation de l’installation par un test simple (génération de texte)
- Développement d’un chatbot basique capable de répondre à des questions
- Ajout de la mémoire pour maintenir le contexte entre plusieurs échanges

Jour 2 : Agents Intelligents et Intégration de Données

• Conception et implémentation d’agents LangChain
  • Définition d’un agent
  • Étapes de création d’un agent (configuration / attribution d’objectifs / intégration de capacités)
  • Exemples d’agents (assistant personnel / analyste de données)
• Utilisation des outils et des ressources externes
  • Connexion à des API externes (Google Search, Wolfram Alpha, etc.)
  • Intégration d’outils spécifiques (calculatrices, traducteurs, services météo, etc.)
  • Gestion des appels d’outils dans les workflows des agents
• Intégration de bases de données et de sources de données diverses
  • Connexion à des bases SQL (MySQL, PostgreSQL) et NoSQL (MongoDB)
  • Normalisation et préparation des données avant traitement
• Recherche sémantique et de récupération d’informations
  • Fondements de la recherche sémantique (embeddings et similarité)
  • Indexation et recherche dans des corpus
  • Optimisation pour des résultats pertinents et rapides
• Travailler avec des documents structurés et non structurés
  • Gestion de formats variés (PDF, Word, CSV, textes libres)
  • Extraction d’informations clés via parsing et traitement NLP
  • Structuration des données extraites pour une utilisation efficace
• Mise en œuvre de systèmes de question-réponse avancés
  • Construction d’un système QA basé sur une base de connaissances
  • Techniques pour améliorer la précision (filtrage contextuel, reformulation)

Mises en pratique :
- Développement d’un agent qui interroge des sources web via une API
- Ajout d’une capacité de synthèse et présentation des informations collectées
- Création d’une base de connaissances à partir de documents fournis
- Implémentation d’un système QA pour répondre à des questions spécifiques

Jour 3 : Applications Avancées et Déploiement

• Création d’applications complexes avec LangChain
  • Exemples avancés
  • Architectures pour des projets à grande échelle
  • Étude d’un chatbots multi-tâches (assistant d’analyse de données)
  • Étude d’un assistants virtuels contextuels (assistant de support technique)
• Optimisation des performances
  • Réduction des latences dans les chaînes et les agents
  • Gestion des ressources (mémoire, CPU, appels API)
  • Caching pour accélérer les traitements récurrents
• Gestion de la mémoire et des états dans les applications LangChain
  • Maintien de l’état dans des conversations longues ou multi-sessions
  • Utilisation avancée de la mémoire contextuelle pour des réponses personnalisées
  • Gestion des interruptions et reprise des interactions
• Intégration de LangChain avec d’autres frameworks IA
  • Synergies avec TensorFlow, PyTorch pour des modèles personnalisés
  • Intégration avec des outils de visualisation (Matplotlib, Dash)
  • Création de pipelines hybrides combinant IA générative et prédictive
• Meilleures pratiques pour le déploiement et la mise en production
  • Tests unitaires
  • Validation des performances
  • Observabilité, traçage et monitoring des applications avec LangFuse et autres
• Considérations éthiques et de confidentialité dans les applications IA
  • Enjeux éthiques (biais des modèles, transparence, responsabilité)
  • Protection des données (anonymisation et conformité RGPD)
  • Bonnes pratiques pour une IA éthique et respectueuse de la vie privée

Mises en pratique :
- Création d’un système analysant le sentiment dans plusieurs langues
- Utilisation de modèles multilingues et de chaînes adaptées
- Déploiement d’une application sur un service cloud
- Tests en production et résolution des problèmes courants

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Formateur

Éric HOUZELLE

Avec plus de dix ans d'expérience en tant que CTO, Éric a parcouru un chemin riche entre l’administration système, le développement et la data. Après avoir consolidé son expertise en administration réseau, il s'est spécialisé sur React, PHP (Symfony), ElasticSearch puis plus récemment l’IA en exploitant les modèles mis en œuvre par OpenAI, Mistral ou encore Hugging Face.

Présent à l’incubateur Euratech de Lille et membre actif du club IA, Éric n’est pas seulement un expert technique, mais aussi un entrepreneur ambitieux. En effet, il a fondé Hektore, une entreprise dédiée à rendre le coaching professionnel accessible à tous.

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