Fondations de LangChain : Construisez des flux de travail et des agents d'IA générative

Les modèles de langage étendus sont incroyablement puissants, mais pour construire des applications réellement intelligentes, vous devez les connecter à des données externes, maintenir le contexte de la conversation et leur permettre d'effectuer des actions dans le monde réel. Ce cours fournit un cheminement clair et étape par étape pour maîtriser LangChain, le framework leader pour l'orchestration des flux de travail d'IA générative. Vous passerez de l'écriture de simples prompts à la conception d'architectures de chaînes sophistiquées en plusieurs étapes et d'agents autonomes. Ce que vous apprendrez : - Comprendre l'architecture fondamentale de LangChain et comment elle interagit avec les LLM modernes - Configurer des modèles de prompts pour guider systématiquement les sorties des modèles et maintenir la cohérence - Implémenter des systèmes de mémoire pour aider vos applications à conserver le contexte lors de conversations à plusieurs tours - Construire des chaînes séquentielles et imbriquées pour exécuter des flux de travail de raisonnement complexes en plusieurs étapes - Connecter les modèles à des outils et API externes pour créer des agents autonomes qui résolvent de vrais problèmes - Appliquer les concepts de génération augmentée par récupération (RAG) pour ancrer les réponses des modèles dans des sources de données personnalisées Ce cours commence par des concepts fondamentaux, établissant la terminologie clé de l'orchestration de l'IA avant de vous guider à travers la configuration de l'environnement et les composants principaux. Vous lirez des stratégies de mise en œuvre pratiques et étudierez des extraits de code propres et modernes qui démontrent comment connecter les modèles, la mémoire et les outils. Conçu entièrement pour les débutants, ce cours uniquement textuel ne nécessite aucune expérience préalable avec les frameworks d'IA, bien qu'une familiarité de base avec Python soit utile. Commencez à lire dès aujourd'hui pour libérer tout le potentiel du développement de l'IA générative.