Après avoir suivi ces cours, je me sens confiant dans la création de visualisations et de tableaux de bord professionnels.
Shoebur RahmanSpécialiste des marchés publics, Giz Bangladesh
Description du cours
Une description du cours.
Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Utilisation d'outils par les LLM
Fondamentaux des outils
Vous apprendrez à concevoir des systèmes LLM augmentés par des outils — de la compréhension des raisons pour lesquelles les LLM ont besoin d'outils externes à la création de fonctions Python personnalisées, jusqu'à la mise en œuvre de modèles de *tool calling* simples, parallèles et en série — vous permettant d'étendre les capacités des LLM au-delà de la génération de texte pour récupérer des informations, effectuer des calculs et entreprendre des actions.
Outils API
Vous apprendrez à concevoir des outils connectant les LLM à des API externes — de la compréhension des bases de REST et des méthodes HTTP à la mise en œuvre d'outils de wrapper d'API fiables avec une gestion des erreurs appropriée — vous permettant ainsi de donner aux LLM l'accès à des données en temps réel et à des services externes.
Outils managés
Vous apprendrez à exploiter les outils pré-intégrés des fournisseurs de LLM et l'écosystème Model Context Protocol (MCP) — de la configuration d'outils hébergés par les fournisseurs, comme la recherche web, à la connexion de serveurs MCP pour des services tels que Slack et GitHub — vous permettant ainsi d'enrichir rapidement vos applications et de déterminer quand utiliser des outils managés plutôt que de développer des solutions sur mesure.
Utilisation d'outils LLM avec LangChain
Cours
terminé
