Plan du cours

Introduction à LangChain

  • Vue d'ensemble de LangChain et de son objectif
  • Mise en place de l'environnement de développement

Comprendre Large Language Models (LLMs)

  • LLM et modèles traditionnels
  • Capacités et limites des LLM

Composants et architecture de LangChain

  • Composants principaux de LangChain
  • Comprendre l'architecture et le flux de travail

Intégrer LangChain aux LLM

  • Connecter LangChain à des LLM tels que GPT-4
  • Construire des chaînes pour des tâches spécifiques

Construire des applications modulaires

  • Créer des composants modulaires avec LangChain
  • Réutiliser des composants dans différentes applications

Exercices pratiques avec LangChain

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

Fonctionnalités avancées de LangChain

  • Explorer les fonctionnalités avancées
  • Personnalisation de LangChain pour des cas d'utilisation complexes

Meilleures pratiques et modèles

  • Meilleures pratiques de codage avec LangChain
  • Modèles de conception pour les applications basées sur l'IA

Résolution des problèmes

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

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissance de base de la programmation Python.
  • Familiarité avec les concepts de l'IA et les grands modèles de langage

Public

  • Développeurs
  • Ingénieurs en logiciel
  • Passionnés d'IA
 14 heures

Nombre de participants



Prix par participant

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