Formation LangChain Avancé - Développez Agents IA Complexes

Programme de la formation

Module 1

Chains avancées : outils personnalisés, parsing, routing (LCEL)
Plongez dans LCEL pour enchaîner modèles, prompts et parsers dynamiques, construisez des chains conditionnelles avec exercices sur datasets réels, testez routings intelligents pour flux multi-modèles, produisez des livrables fonctionnels prêts à intégrer, gagnez en fluidité pour scaler vos apps IA dès le premier jour.

Module 2

Agents et outils : ReAct, planification, intégrations custom
Créez des agents autonomes via ReAct et planificateurs hiérarchiques, intégrez outils Python personnalisés et APIs tierces, simulez cas concrets comme assistants virtuels, déboguez interactions en live, générez agents collaboratifs multi-agents, ressentez la puissance d'IA proactive qui booste votre productivité.

Module 3

RAG et mémoire : embeddings, retrieval, vector stores avancés
Maîtrisez RAG avec Pinecone et FAISS pour recherches précises, implémentez mémoires conversationnelles persistantes, optimisez embeddings hybrides sur documents massifs, pratiquez extractions sémantiques via exercices enterprise, livrez pipelines RAG robustes, transformez vos données en atouts IA compétitifs.

Module 4

Évaluation et optimisation : tracing, caching, fine-tuning
Utilisez LangSmith pour tracer et évaluer chains en profondeur, appliquez caching et batching pour réduire coûts de 70%, testez A/B sur métriques LLM, optimisez via prompts avancés et grounding, analysez logs réels pour itérations rapides, atteignez des performances pro qui impressionnent en prod.

Module 5

Déploiement et cas réels : FastAPI, Docker, monitoring
Déployez via FastAPI et Docker en cloud, intégrez monitoring avec LangSmith, simulez projets end-to-end comme chatbots enterprise, sécurisez APIs LLM, finalisez portfolio avec code source déployé, repartez avec expertise complète pour leader vos initiatives IA innovantes.

Méthode d'évaluation

Quiz interactifs quotidiens
Projet final sur cas réel déployé
Feedback pair-programming en live

Méthode d'apprentissage

Pratique intensive 80% du temps
Exercices sur datasets open-source
Cas d'usage enterprise concrets