Maîtriser les LLMs avec LangChain

🚀 Découvrez l'Intelligence Artificielle Générative avec LangChain 🧠💡

Ce que ce cours vous offrira :

🌟 Maîtriser les LLMs (« Large Language Models ») avec LangChain. Ce cours est une mine d'or pour ceux qui souhaitent apprendre à manipuler rapidement et efficacement les puissantes capacités de traitement du langage naturel. Avec Python, OpenAI et Mistral, vous serez à la pointe de l'innovation dans le domaine des LLMs.

Ce que vous apprendrez :

• Introduction à LangChain 🤖: Comprenez comment LangChain, un framework sophistiqué pour les LLMs comme ChatGPT, peut être utilisé avec des sources de données externes et des APIs pour améliorer considérablement leurs capacités.
• Les composants de LangChain 🔧: Explorez les chaînes (chains), les modèles (models), les outils (tools) et les agents (agents) qui constituent le cœur de LangChain et comment ils fonctionnent ensemble.
• RAG (« Retrieval-Augmented Generation ») 🗃️💭: Découvrez ce concept clé qui permet aux LLMs de stocker et de récupérer des informations, y compris la mise en œuvre de magasins vectoriels. Vous apprendrez à utiliser des embeddings et à comprendre leur importance pour des applications NLP (Natural Language Processing) robustes.
• Intégration avec des documents PDF et des pages web 📄🎉: Prissez votre maîtrise en utilisant LangChain pour interagir avec des types de documents variés, y compris les PDFs, en extraire et en questionnant le contenu avec une mémoire pour questions-réponses.
• Projet final : Création d'un chatbot personnalisé 🤖✍️: Construisez un chatbot qui recherche sur le web et utilise la mémoire RAG pour des réponses précises et pertinentes. Vous appliquerez tout ce que vous avez appris dans un projet concret.

Module par module :

1. Comprendre LangChain: Apprenez ce qu'est langchain et comment il prend les assistants d'IA à un niveau supérieur.
2. Intégration simplifiée avec OpenAi, MistralAI et Hugging Face: Découvrez comment ces plateformes peuvent être intégrées de manière transparente avec LangChain.
3. Utilisation des templates de prompt: Standardisez les requêtes pour un meilleur contrôle et des résultats plus cohérents.
4. Connecter des sources de données externes: Apprenez à vous connecter à des documents, des embeddings et des bases de données vectorielles.
5. Gestion du contexte et de la mémoire avec les embeddings: Comprenez comment gérer le contexte pour des réponses plus précises et pertinentes.
6. Outils et agents pour renforcer OpenAI 🚀: Utilisez LangChain pour des fonctions avancées, comme l'exécution de code avec les agents.
7. Utilisation pratique de ChromaDB: Expérimentez la base de données vectorielle de LangChain pour une génération de texte continue et évolutive.

Conseils importants :

• API OpenAI: J'utilise l'API de OpenAI à travers le cours, qui n'est pas gratuite. Néanmoins, je propose des alternatives gratuites via l'API MistralAI et des modèles LLMs open-source sur Hugging Face.

Préparez-vous à transformer votre compréhension de l'IA générative et à construire des applications audacieuses avec LangChain ! 🌟🚀