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Plan du cours

Introduction à LangGraph et aux concepts graphiques

  • Pourquoi utiliser des graphes pour les applications LLM : orchestration vs chaînes simples
  • Nœuds, arêtes et états dans LangGraph
  • « Hello LangGraph » : premier graphe exécutable

Gestion de l’état et enchaînement des prompts

  • Conception des prompts comme nœuds de graphe
  • Transfert d’état entre nœuds et gestion des sorties
  • Modèles de mémoire : contexte court-terme vs persistant

Bifurcations, contrôle de flux et gestion des erreurs

  • Routage conditionnel et workflows multi-chemin
  • Retours en arrière, timeouts et stratégies de repli
  • Idempotence et réexécutions sûres

Outils et intégrations externes

  • Appels de fonctions/outils depuis les nœuds de graphe
  • Interactions avec des API REST et services externes dans le graphe
  • Travail avec des sorties structurées

Workflows à retrieval augmenté

  • Base de ingestion et partitionnement de documents
  • Embeddings et bases vectorielles (par ex., ChromaDB)
  • Réponses fondées avec citations

Tests, débogage et évaluation

  • Tests unitaires pour nœuds et chemins
  • Pistage et observabilité
  • Contrôles de qualité : factualité, sécurité et déterminisme

Fondamentaux du packaging et du déploiement

  • Mise en place de l’environnement et gestion des dépendances
  • Serving des graphes derrière des API
  • Versioning des workflows et mises à jour progressives

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de base de la programmation Python
  • Expérience avec des API REST ou des outils CLI
  • Maîtrise des concepts liés aux LLM et des fondamentaux du prompt engineering

Audience cible

  • Développeurs et ingénieurs logiciels novices dans l’orchestration LLM par graphes
  • Ingénieurs en prompt et débutants en IA concevant des applications LLM multi-étapes
  • Professionnels des données explorant l’automatisation de workflows avec les LLM
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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