Accueil
Numérique
Intelligence artificielle
IA Generative
Langchain - niveau avancé : maîtrise et application

Langchain - niveau avancé : maîtrise et application

Qualiopi

En centre

Non éligible CPF

Objectifs

Programme

Assimiler les principes essentiels de LangChain, y compris les concepts de prompts, de chaînes et de mémoire.
Maîtriser la création de prompts dynamiques et de chaînes de traitement efficaces pour optimiser les performances de LangChain.
Concevoir et programmer des agents intelligents capables d'intégrer les données externes pour enrichir la fonctionnalité de LangChain.
Acquérir les compétences pour développer des systèmes de question-réponse avancés, en exploitant la richesse des fonctionnalités offertes par LangChain.
Apprendre à optimiser les applications LangChain pour une performance maximale et à les déployer efficacement sur le cloud.

1. INTRODUCTION A 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 locaux (IDE, Jupyter) et cloud (Google Colab, AWS, etc.)
Concepts clés de LangChain
Définition et explication des prompts
Rôle des modèles de langage
Introduction aux chaînes d'automatisation des séquences d’opérations
Fonctionnement de la mémoire : stockage et réutilisation du contexte

2. LES MODELES DE LANGAGE

Travailler avec différents modèles de langage
Intégration de modèles populaires (OpenAI (GPT), Hugging Face (Transformers), etc.)
Comparaison des performances et des coûts entre modèles
Comment 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

3. MISE 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

4. AGENTS INTELLIGENTS ET INTEGRATION 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

5. INTEGRATION DE DONNÉES

Connexion à des API externes
Intégration d’outils spécifiques : calculatrices, traducteurs, services météo
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

6. OPTIMISATION DE LA PERFORMANCE

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

7. 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

8. APPLICATIONS AVANCÉES ET DÉPLOIEMENT

Création d’applications complexes avec LangChain : Exemples avancés
Architectures pour des projets à grande échelle
Étude de cas avancés : chatbots multi-tâches (assistant d’analyse de données), 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
Surveillance et maintenance des applications déployées
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

Public visé

Cette formation s'adresse à un large éventail de professionnels souhaitant perfectionner leurs compétences linguistiques. Elle est particulièrement pertinente pour les personnes travaillant dans des environnements multilingues, tels que les traducteurs, les interprètes, les enseignants de langues, mais aussi pour les professionnels de la communication internationale, les agents diplomatiques et les cadres supérieurs opérant à l'échelle mondiale. De plus, cette formation est adaptée à ceux qui aspirent à des carrières dans le domaine des langues. Elle offre une opportunité précieuse pour les étudiants en langues étrangères, les chercheurs en linguistique et les aspirants polyglottes de renforcer leurs compétences et leurs connaissances. Enfin, la Formation Langchain est également appropriée pour toute personne cherchant à améliorer ses compétences linguistiques pour des raisons personnelles, telles que l'immigration, le voyage ou simplement l'enrichissement personnel.

Prérequis

Posséder des connaissances de base en programmation, idéalement en Python. Avoir des notions en intelligence artificielle ou en machine learning. Être muni d'un ordinateur portable à apporter pour chaque session de formation. Disposer d'un ordinateur relié à Internet, équipé d'une caméra, d'un micro et d'un haut-parleur.

Méthodes pédagogiques

L’approche pédagogique a été construite sur l’interactivité et la personnalisation : Présentation illustrée et animée par le Formateur Expert, partage d’expériences, études de cas, mise en situation réelle.
Tous les supports sont fournis par support papier, mail ou clé USB à chaque stagiaire.

Méthodologie pédagogique employée :
Chaque formation en présentiel ou en distanciel est animée par un Formateur Expert Métier sélectionné selon ses compétences et expériences professionnelles. Apport d’expertise du Formateur, quiz en début et fin de formation, cas pratiques, échanges d’expérience. Accès en ligne au support de formation.

Modalités d'évaluation

Méthodes utilisées et évaluation :
Evaluation et positionnement lors de la définition du projet pédagogique avec le(s) stagiaire(s). Un QCM est donné aux stagiaires le dernier jour de la formation pour valider leurs apprentissages. Une correction collective est effectuée par le Formateur. Une évaluation de fin de stage en direct est organisée entre le Formateur et le(s) stagiaire(s) pour recueillir et prendre en compte leurs appréciations. Une attestation de fin de stage est remise aux stagiaires.