FORMATION IA
Dify & Flowise pour Applications LLM Visuelles
Construisez, déployez et maintenez des applications LLM prêtes pour la production sans écrire de code backend.
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Ce programme pratique enseigne aux équipes IT et aux builders non-développeurs comment utiliser Dify et Flowise pour concevoir des pipelines RAG, des agents multi-étapes et des workflows connectés à des API via des interfaces visuelles. Les participants apprennent à auto-héberger les deux plateformes, à connecter des sources de données externes et à évaluer la qualité des sorties. Le format combine des walkthroughs guidés, des sessions de construction en direct et un projet capstone où chaque équipe livre un outil interne fonctionnel. Le cours aborde également les limites des outils visuels et les conditions du passage au code.
À l'issue, vous saurez
- Déployer une instance Dify ou Flowise auto-hébergée sur une VM cloud en utilisant Docker dans un délai de deux heures
- Construire un pipeline RAG fonctionnel qui récupère depuis un document store personnalisé et retourne des réponses fondées
- Concevoir et tester un agent multi-étapes avec branchement conditionnel et au moins un appel d'outil externe
- Évaluer la qualité des sorties LLM en utilisant les outils de scoring et de tracing intégrés dans Dify
- Identifier le seuil architectural auquel un workflow visuel devrait être réécrit en code et documenter les exigences de transition
Sujets abordés
- Aperçu de la plateforme Dify : projets, datasets, et orchestration de prompts
- Canevas Flowise : chaînage de nœuds LLM, mémoire, et outils
- Construction de pipelines RAG avec document stores personnalisés
- Conception d'agents multi-étapes avec utilisation d'outils et branches conditionnelles
- Auto-hébergement de Dify et Flowise sur VMs cloud ou Docker
- Connexion d'APIs externes, webhooks, et bases de données comme sources de données
- Évaluation et débogage de sorties LLM dans les workflows visuels
- Quand migrer des constructeurs visuels vers des frameworks code-first
Modalité
Livrée sous forme de programme mixte sur deux à trois jours, soit entièrement à distance via appel vidéo avec bacs à sable cloud partagés, soit sur site avec les ordinateurs portables des participants. Chaque session comprend environ 60 % de temps de build pratique et 40 % d'instruction guidée. Les participants reçoivent des environnements cloud Dify et Flowise pré-configurés, des diagrammes d'architecture de référence, et une bibliothèque de templates de workflow réutilisables. Un canal Slack asynchrone de 30 jours est inclus pour le dépannage post-formation.
Ce qui fait que ça marche
- Commencer par un cas d'usage réel interne que l'équipe a déjà besoin de résoudre, de sorte que le projet capstone ait une valeur commerciale immédiate
- Désigner un co-pilote technique (même un développeur à temps partiel) qui peut gérer l'infrastructure d'auto-hébergement
- Établir un calendrier d'examen pour les changements de prompts et de workflows avant qu'ils ne atteignent les utilisateurs finaux
- Documenter les critères de graduation, s'accorder d'avance sur ce qui déclenche une réécriture en LangChain ou similaire
Erreurs fréquentes
- Traiter les constructeurs visuels comme une solution permanente pour la logique d'agent complexe qui devient plus tard impossible à maintenir sans support d'ingénierie
- Ignorer la configuration d'auto-hébergement et s'appuyer entièrement sur les tiers gérés par le cloud, puis atteindre les limites de confidentialité des données ou de coûts en production
- Charger des documents non structurés bruts sans stratégie de chunking, ce qui entraîne une mauvaise qualité de récupération RAG
- Ignorer l'observabilité, ne pas instrumenter le tracing ou la journalisation, de sorte que le débogage des défaillances en production est à l'aveugle
Quand NE PAS suivre cette formation
Cette formation ne convient pas à une équipe qui possède déjà des ingénieurs full-stack et qui a besoin de construire un service LLM hautement performant et multi-locataire, ils devraient aller directement à un framework code-first comme LangChain ou LlamaIndex plutôt que d'apprendre une abstraction visuelle qu'ils dépasseront immédiatement.
Fournisseurs à considérer
Sources
Cas d'usage que cette formation débloque
- Assistant de Recherche Juridique par IAAccélérez la recherche juridique en faisant remonter instantanément jurisprudences, textes de loi et citations pertinentes.
- Assistant Virtuel Campus Nouvelle GénérationRépondez aux questions des étudiants sur les inscriptions, les aides financières et les services du campus, 24h/24.
- Agent IA de Service Client OmnicanalAutomatisez les demandes clients sur le chat, l'e-mail et la voix pour les équipes support retail.
- Recherche et Analyse Automatisées par IAAccélérez la recherche et la rédaction d'analyses en synthétisant plusieurs sources grâce à la GenAI.
- Génération Automatique de Documentation TechniqueGénérez et maintenez automatiquement la documentation technique à partir du code source et des décisions d'architecture.
- Chatbot Conseiller en Assurance par IAAidez vos assurés à comprendre leurs garanties, déclarer un sinistre et obtenir des recommandations produit instantanément.
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Cette formation fait partie d'un catalogue Data & IA construit pour les leaders sérieux sur l'exécution. Lancez le diagnostic gratuit pour voir quelles formations sont prioritaires pour votre équipe.