FORMATION IA
Développer des applications LLM avec LangChain
Construisez des applications LLM robustes avec LangChain, LangGraph et LangSmith, du prototype à la production.
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Lancer le diagnostic →Ce qu'elle couvre
Les participants apprennent à concevoir et implémenter des applications alimentées par des LLM grâce aux abstractions clés de LangChain : chaînes, retrievers, mémoire et agents avec appel d'outils. Le programme couvre les workflows multi-agents avec LangGraph, la gestion des prompts et la construction de pipelines RAG. L'évaluation et l'observabilité sont traitées en pratique via le traçage LangSmith et les tests automatisés. Le format est un bootcamp structuré combinant sessions de codage en direct, travaux de projet et revues de code.
À l'issue, vous saurez
- Construire un pipeline RAG entièrement fonctionnel en utilisant les retrievers LangChain, les vector stores et une chain personnalisée à partir d'un corpus documentaire réel
- Concevoir et implémenter un agent ReAct tool-calling qui intègre des APIs externes et gère un raisonnement multi-étapes
- Modéliser un workflow multi-agent avec état via LangGraph, incluant les edges conditionnels, le checkpointing et les étapes human-in-the-loop
- Instrumenter une application LLM avec LangSmith pour capturer les traces, créer des datasets d'évaluation et exécuter des tests de régression automatisés
- Appliquer les patterns de production incluant les réponses en streaming, le contrôle du budget tokens, les chains de secours et l'analyse structurée des sorties
Sujets abordés
- Abstractions fondamentales de LangChain : LLMs, prompts, chains et output parsers
- Conception et optimisation de pipelines Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Gestion de la mémoire et agents conversationnels
- Patterns d'agents tool-calling et ReAct
- Orchestration multi-agent avec état via LangGraph
- Versioning et gestion de prompts avec LangChain Hub
- Évaluation, tracing et test de datasets avec LangSmith
- Patterns de déploiement en production : async, streaming et gestion des coûts
Modalité
Livré sous forme de bootcamp en direct de 3 à 5 jours (distant ou sur site). Chaque jour est divisé approximativement 40 % instruction et 60 % codage pratique sur un projet capstone partagé. Les participants reçoivent un environnement de développement pré-configuré (Docker ou GitHub Codespaces), l'accès à une clé API OpenAI ou Azure OpenAI pour la durée du bootcamp, et un workspace LangSmith privé. Un canal Q&A asynchrone est fourni pendant deux semaines après le bootcamp. La livraison à distance utilise VS Code Live Share pour les sessions de pair-review.
Ce qui fait que ça marche
- Les participants apportent un cas d'usage interne réel sur lequel travailler pendant le bootcamp, garantissant une applicabilité immédiate
- Les datasets d'évaluation LangSmith sont créés pendant la formation et transmis en tant que suites de régression vivantes après le bootcamp
- Un champion LangChain interne désigné est identifié avant le bootcamp pour maintenir la dynamique et répondre aux questions des pairs
- Les équipes associent les développeurs Python aux experts métier lors des sessions de conception d'agents pour ancrer les définitions d'outils dans les workflows réels
Erreurs fréquentes
- Abandonner LangGraph au profit de chains LCEL brutes LangChain quand les workflows nécessitent de l'état ou de la logique de branchement, causant des callbacks en spaghetti fragiles
- Ignorer l'évaluation dès le premier jour, les équipes livrent des systèmes RAG sans mesurer la précision de la récupération ou la fidélité des réponses
- Sur-ingéniérer les abstractions de chain personnalisées avant d'épuiser les composants intégrés LangChain, causant une charge de maintenance inutile
- Coder les prompts en dur comme des chaînes brutes au lieu d'utiliser LangChain Hub, rendant le versioning et le test A/B pratiquement impossibles en production
Quand NE PAS suivre cette formation
Une équipe qui n'a pas encore choisi une stack LLM et évalue toujours s'il faut utiliser LangChain vs. LlamaIndex vs. des appels bruts API, elle a besoin d'un atelier de décision architecturale d'abord, pas d'un bootcamp spécifique à LangChain.
Fournisseurs à considérer
Sources
Cas d'usage que cette formation débloque
- Génération et revue de code assistées par IAAccélérez la livraison logicielle grâce à l'autocomplétion de code, la génération de boilerplate et la revue automatisée des PR.
- Assistant Intelligent de Migration de CodeAccélérez les migrations de bases de code entre langages, frameworks ou architectures grâce à l'IA générative.
- Agent IA de Service Client OmnicanalAutomatisez les demandes clients sur le chat, l'e-mail et la voix pour les équipes support retail.
- Assistant de Recherche Juridique par IAAccélérez la recherche juridique en faisant remonter instantanément jurisprudences, textes de loi et citations pertinentes.
- Recherche et Analyse Automatisées par IAAccélérez la recherche et la rédaction d'analyses en synthétisant plusieurs sources grâce à la GenAI.
- 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.