FORMATION LANGCHAIN: CRÉE DES APPS IA QUI FONT VRAIMENT LE TAFF
Hack'celeration te propose une formation Langchain pour construire des applications IA qui vont au-delà du simple chatbot. Tu vas apprendre à connecter des LLMs à tes données, créer des agents autonomes, et implémenter du RAG (Retrieval Augmented Generation) pour des réponses précises basées sur tes documents.
On va voir ensemble comment structurer des chains complexes, gérer la mémoire conversationnelle, connecter des vector stores (Pinecone, Chroma, Weaviate), et déployer des agents capables d'utiliser des outils externes. Le tout avec Python, en partant de zéro jusqu'à des architectures production-ready.
Que tu sois développeur curieux de l'IA, data scientist qui veut industrialiser ses expérimentations, ou CTO qui veut comprendre ce qu'on peut vraiment faire avec les LLMs, cette formation est faite pour toi.
Approche 100% pratique : on code ensemble, on teste, on itère. À la fin, tu sais construire et déployer des applications IA qui résolvent de vrais problèmes.
Commence à apprendre gratuitement.
Why take a Langchain training?
Parce que Langchain peut transformer une API OpenAI basique en une vraie application IA qui comprend tes données, raisonne, et agit de manière autonome.
Le problème aujourd'hui : tout le monde sait faire un chatbot avec ChatGPT. Mais dès qu'il faut connecter l'IA à des données métier, gérer des conversations complexes, ou créer des agents qui utilisent des outils, ça devient vite le chaos. Langchain structure tout ça.
Voici ce que tu vas maîtriser :
- Construire des chains modulaires : Tu vas apprendre à découper tes workflows IA en composants réutilisables. Prompts, parsers, memory, tout s'assemble proprement.
- Implémenter du RAG qui marche : Tu vas connecter des LLMs à tes documents via des vector stores (Pinecone, Chroma). Tes réponses seront basées sur tes vraies données, pas sur les hallucinations du modèle.
- Créer des agents autonomes : Tu vas construire des agents capables d'utiliser des tools (API, bases de données, web search) et de prendre des décisions seuls.
- Gérer la mémoire conversationnelle : Tu vas implémenter différents types de memory pour des conversations cohérentes sur la durée.
- Déployer en production : Tu vas structurer ton code pour qu'il tienne la charge, avec du logging, du monitoring, et de la gestion d'erreurs.
Que tu partes de zéro ou que tu aies déjà bidouillé Langchain, on te donne les bons réflexes pour construire des apps IA robustes.
What you'll learn in our Langchain training
MODULE 1 : LES FONDAMENTAUX DE LANGCHAIN
On commence par comprendre l'architecture de Langchain et pourquoi c'est devenu le standard pour développer des apps IA.
Tu vas installer ton environnement, connecter tes premières API (OpenAI, Anthropic, ou modèles open-source), et comprendre comment Langchain abstrait les LLMs pour que ton code soit portable.
On voit les concepts clés : models, prompts, output parsers. Tu comprends comment structurer un prompt template réutilisable et parser les réponses du LLM proprement.
Tu vas aussi découvrir LCEL (Langchain Expression Language), la nouvelle syntaxe pour chaîner les composants de manière fluide.
À la fin de ce module, tu as un environnement fonctionnel et tu comprends l'architecture globale du framework.
MODULE 2 : CHAINS ET WORKFLOWS COMPLEXES
On passe aux chains : le cœur de Langchain pour orchestrer des workflows IA multi-étapes.
Tu vas créer des Sequential Chains qui enchaînent plusieurs appels LLM, des Router Chains qui dirigent les requêtes vers différents traitements, et des chains conditionnelles qui s'adaptent au contexte.
On voit comment passer des variables entre les étapes, gérer les erreurs proprement, et debugger quand ça plante.
Tu vas aussi apprendre à créer tes propres chains custom pour des cas d'usage spécifiques à ton métier.
À la fin de ce module, tu sais orchestrer des workflows IA complexes avec plusieurs étapes de raisonnement.
MODULE 3 : RAG - RETRIEVAL AUGMENTED GENERATION
Le RAG, c'est ce qui permet à ton IA de répondre sur TES données, pas juste sur ce que le modèle a appris.
Tu vas apprendre à charger des documents (PDF, web, bases de données) avec les Document Loaders, les découper intelligemment avec les Text Splitters, et les transformer en embeddings.
On connecte ensuite à des vector stores : Chroma pour du local rapide, Pinecone ou Weaviate pour de la prod. Tu vas comprendre comment fonctionnent les recherches par similarité et comment optimiser la pertinence.
Tu vas aussi voir les différentes stratégies de retrieval : similarity search, MMR, et hybrid search.
À la fin de ce module, tu as un système RAG fonctionnel qui répond sur tes propres documents avec précision.
MODULE 4 : AGENTS ET TOOLS
Les agents, c'est là où ça devient vraiment puissant. Un agent peut raisonner, utiliser des outils, et agir de manière autonome.
Tu vas créer des agents avec différents types de raisonnement : ReAct, Plan-and-Execute, et les nouveaux agents LCEL.
On voit comment créer des Tools custom : appels API, requêtes SQL, recherche web, exécution de code. Tu apprends à définir les descriptions pour que l'agent sache quand les utiliser.
Tu vas aussi gérer les cas limites : agents qui tournent en boucle, erreurs de tools, et timeouts.
À la fin de ce module, tu as un agent capable d'utiliser plusieurs outils pour accomplir des tâches complexes de manière autonome.
MODULE 5 : MEMORY ET CONVERSATIONS
Une app IA sans mémoire, c'est frustrant. À chaque message, elle repart de zéro.
Tu vas implémenter différents types de memory : ConversationBufferMemory pour garder tout l'historique, ConversationSummaryMemory pour résumer les échanges longs, et ConversationTokenBufferMemory pour gérer la limite de contexte.
On voit aussi les memory persistantes : comment stocker l'historique en base de données (Redis, PostgreSQL) pour reprendre une conversation plus tard.
Tu vas apprendre à combiner memory et RAG pour des conversations qui se souviennent ET qui accèdent à des connaissances externes.
À la fin de ce module, tes apps IA ont une vraie mémoire conversationnelle cohérente.
MODULE 6 : PRODUCTION ET DÉPLOIEMENT
Faire tourner Langchain en local c'est cool. Le déployer en prod pour de vrais utilisateurs, c'est autre chose.
Tu vas structurer ton code pour la production : gestion des secrets, configuration par environnement, et architecture modulaire.
On voit le monitoring avec Langsmith : tracer chaque appel, mesurer les latences, debugger les chains qui plantent, et analyser les coûts.
Tu vas aussi apprendre à optimiser les performances : caching intelligent, batching des requêtes, et gestion des rate limits.
On termine par le déploiement : API avec FastAPI, conteneurisation Docker, et les bonnes pratiques de scaling.
À la fin de ce module, tu sais déployer une app Langchain robuste qui tient la charge en production.
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