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Plan du cours
Introduction à LangGraph et aux concepts de graphes
- Pourquoi utiliser des graphes pour les applications LLM : orchestration vs chaînes simples
- Nœuds, arêtes et état dans LangGraph
- Premier graphe exécutable avec LangGraph
Gestion de l’état et enchaînement de prompts
- Conception des prompts comme nœuds de graphe
- Transmission de l’état entre les nœuds et gestion des sorties
- Stratégies de mémoire : contexte à court terme vs contexte persisté
Branchement, contrôle du flux et gestion des erreurs
- Routage conditionnel et workflows multi-chemins
- Retries, timeouts et stratégies de repli
- Idempotence et exécutions sécurisées
Outils et intégrations externes
- Appels de fonctions/outils depuis les nœuds du graphe
- Appels d’API REST et de services au sein du graphe
- Travail avec des sorties structurées
Workflows augmentés par la récupération (Retrieval-Augmented)
- Principes d’ingestion de documents et de fragmentation
- Embeddings et bases de données vectorielles (par ex. ChromaDB)
- Réponses vérifiées avec citations
Tests, débogage et évaluation
- Tests unitaires pour les nœuds et les chemins
- Tracing et observabilité
- Contrôles de qualité : exactitude des faits, sécurité et déterminisme
Fondamentaux du packaging et du déploiement
- Configuration de l’environnement et gestion des dépendances
- Mise à disposition des graphes derrière des API
- Versionnement des workflows et mises à jour progressives
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des bases de la programmation Python
- Expérience avec les API REST ou les outils CLI
- Connaissance des concepts LLM et des fondamentaux du prompt engineering
Public cible
- Développeurs et ingénieurs logiciels découvrant l’orchestration LLM basée sur des graphes
- Ingénieurs en prompt engineering et débutants en IA construisant des applications LLM multi-étapes
- Professionnels des données explorant l’automatisation de workflows avec des LLM
14 Heures