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Développer des applications avec LangChain

Apprenez à construire des applications LLM impactantes, y compris des flux de travail RAG et des systèmes agentiques, en utilisant le framework LangChain !
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PythonIntelligence artificielle9 heures

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Description du cursus

Développer des applications avec LangChain

La création d'applications impliquant des LLM peut s'avérer difficile en raison du nombre considérable de composants impliqués : invites, modèles, bases de données vectorielles, API et agents. Entrez dans LangChain ! LangChain est un cadre permettant de construire et d'orchestrer des composants à l'aide d'une syntaxe unique et unifiée. Dans ce cursus, vous utiliserez LangChain pour maîtriser la construction des applications LLM les plus courantes en Python. Vous vous familiariserez avec les principes fondamentaux de la construction de chatbots percutants à l'aide des modèles de Hugging Face et d'OpenAI. Vous découvrirez Retrieval Augmented Generation (RAG), qui vous permet d'intégrer vos propres données dans votre application, afin que le modèle puisse aller au-delà de ses données d'apprentissage. Les systèmes agentiques constituent l'un des développements les plus passionnants dans le domaine de l'IA et du développement d'applications LLM, et vous bénéficierez d'un cours accéléré sur la création de votre propre système ! Les agents utilisent les LLM pour prendre des décisions, c'est-à-dire qu'ils décident d'entreprendre différentes actions en fonction des données fournies. Ces actions peuvent consister à appeler des API, à exécuter du code Python ou même à effectuer des RAG ! En cours de route, vous appliquerez vos nouvelles connaissances dans le cadre de projets pratiques et interactifs. Rejoignez la génération de l'IA générative dès aujourd'hui !

Conditions préalables

Il n’y a pas de prérequis pour ce parcours
  • Course

    1

    Développer des applications LLM avec LangChain

    Découvrez comment créer des applications alimentées par l'IA en utilisant des LLM, des invites, des chaînes et des agents dans LangChain.

  • Project

    Bonus

    Building RAG Chatbots for Technical Documentation

    Implement retrieval augmented generation (RAG) with LangChain to create a chatbot for answering questions about technical documentation.

Développer des applications avec LangChain
3 cours
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