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Plan du cours

Introduction à LangChain

  • Vue d'ensemble de LangChain et de son objectif
  • Configuration de l'environnement de développement

Compréhension des grands modèles de langage (LLM)

  • LLM vs modèles traditionnels
  • Capacités et limites des LLM

Composants et architecture de LangChain

  • Composants principaux de LangChain
  • Compréhension de l'architecture et du flux de travail

Intégration de LangChain avec les LLM

  • Connexion de LangChain aux LLM comme GPT-4
  • Création de chaînes pour des tâches spécifiques

Construction d'applications modulaires

  • Création de composants modulaires avec LangChain
  • Réutilisation des composants dans différentes applications

Exercices pratiques avec LangChain

  • Sessions de codage pratiques
  • Développement d'applications exemples avec LangChain

Fonctionnalités avancées de LangChain

  • Exploration des fonctionnalités avancées
  • Personnalisation de LangChain pour des cas d'usage complexes

Bonnes pratiques et modèles de conception

  • Bonnes pratiques de codage avec LangChain
  • Modèles de conception pour les applications alimentées par l'IA

Dépannage

  • Identification des problèmes courants dans les applications LangChain
  • Techniques et solutions de débogage

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissances de base en programmation Python
  • Familiarité avec les concepts de l'IA et les grands modèles de langage

Public visé

  • Développeurs
  • Ingénieurs logiciels
  • Passionnés d'IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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