LangChain – Applications d’IA générative

LangChain est l’un des cadres les plus utilisés pour construire des applications d’IA générative : assistants connectés à vos documents (RAG), agents capables d’utiliser des outils, chaînes de traitement de texte.

Cette formation vous apprend à concevoir ces applications en Python, à les évaluer et à les préparer pour la production, avec un regard constant sur la qualité des réponses, la sécurité et les coûts.

Elle est animée par des consultants qui déploient des solutions d’IA générative chez nos clients.

Bonne pratique de Python. Une première utilisation d’un assistant conversationnel (ChatGPT, Copilot, Mistral…) est utile. Un ordinateur avec Python ; les accès aux modèles sont fournis pendant la formation.

• Objectifs pédagogiques
  • Comprendre le fonctionnement des grands modèles de langage (LLM) et leurs limites
  • Construire des chaînes et des applications avec LangChain
  • Mettre en place un assistant RAG sur des documents d’entreprise
  • Concevoir des agents et évaluer la qualité des réponses
• Objectifs opérationnels
  • Écrire des prompts structurés et des chaînes avec LCEL
  • Découper, vectoriser et indexer des documents
  • Construire un assistant RAG qui cite ses sources
  • Développer un agent qui appelle des outils
  • Mesurer la qualité, la sécurité et le coût d’une application

PLAN PÉDAGOGIQUE

Jour 1

• Les fondamentaux des LLM
  • Fonctionnement d’un modèle de langage : jetons, contexte, température
  • Modèles hébergés et modèles ouverts : critères de choix, souveraineté
  • Limites : hallucinations, données sensibles, coûts
• Premiers pas avec LangChain
  • Modèles, prompts et parseurs de sortie
  • LangChain Expression Language (LCEL) : composer des chaînes
  • Sorties structurées et appels de fonctions
  • Mémoire et gestion de l’historique de conversation

Jour 2

• RAG : l’IA connectée à vos documents
  • Chargement et découpage des documents
  • Embeddings et bases vectorielles
  • Stratégies de recherche : similarité, hybride, reclassement
  • Citer ses sources et gérer les droits d’accès
  • Travaux pratiques : assistant documentaire de bout en bout
• Fiabiliser le RAG
  • Erreurs fréquentes et leurs remèdes
  • Évaluer un RAG : jeux de questions, métriques de pertinence et de fidélité

Jour 3

• Agents
  • Outils, raisonnement et boucle d’agent
  • Orchestrer des agents avec LangGraph : états, étapes, validation humaine
  • Garde-fous : périmètre des outils, limites d’action
• Vers la production
  • Observabilité : traces, coûts, latence
  • Sécurité : injections de prompt, fuites de données
  • Déploiement d’une application sous forme d’API
• Atelier de synthèse
  • Conception d’un assistant ou d’un agent à partir d’un cas d’usage métier

À l’issue de chaque module, le formateur évaluera chacun des participants en fonction des cas pratiques et exercices effectués

À la fin de la formation tous les participants recevront une attestation de formation

Les personnes en situation de handicap sont invitées à nous communiquer leurs besoins spécifiques. Nous ferons tout pour les mettre dans les meilleures conditions de suivi de la formation (compensation, accessibilité…)

Sessions inter-entreprises : nous consulter pour les prochaines dates (3 jours).

Cette formation peut être organisée en intra, pour votre seule équipe, en présentiel dans nos locaux. Pour ce faire, merci d’utiliser le formulaire de contact afin que nos équipes organisent avec vous une formation sur mesure selon vos disponibilités et vos besoins.

Délai d’accès : 2 à 4 semaines entre la demande et le début de la formation.

Inscription au plus tard 10 jours avant le début de la session, afin de garantir votre place ainsi qu’une préparation et un accueil de qualité.

Merci de nous contacter au 01 86 95 71 60 ou à l’adresse formation@adbi.fr