Maîtriser les LLMs avec LangChain (et Python)

Dans ce cours, tu plongeras dans le monde de l'IA générative avec les LL Ms (Large Language Models), en explorant le potentiel de la combinaison de LangChain avec Python. Ce cours complet est conçu pour t'apprendre à exploiter RAPIDEMENT la puissance de la bibliothèque LangChain pour des applications LL Ms. Il te permettra d'acquérir les compétences et les connaissances nécessaires pour développer des solutions LLM de pointe pour une gamme variée de sujets.LangChain est un framework pour faire évoluer les LL Ms comme ChatGPT avec des sources de données externes et des AP Is pour améliorer les capacités. Les composants clés de LangChain, tels que les chaînes, les modèles, les outils et les agents seront présentés, ainsi que la manière de les utiliser pour développer des solutions NLP robustes.  Le concept de RAG (Retrieval-Augmented Generation) sera exploré, y compris les processus de stockage et de récupération de l'information. Tu apprendras à mettre en œuvre des magasins vectoriels et à comprendre l'importance des embeddings et la manière de les utiliser efficacement. Nous montrerons également comment utiliser RAG pour interagir avec des documents PDF et des pages web. En outre, tu auras l'occasion d'explorer l'intégration d'agents et d'outils, comme l'utilisation de LLM pour effectuer des recherches sur le web et récupérer des informations récentes.En guise de projet, tu apprendras à créer un chatbot personnalisé qui cherche sur le web et dotée d'une mémoire pour les questions-réponses. De plus, tu appliqueras le RAG pour lire et questionner n'importe quel type de PD Fs.Tu apprendras :Ce qu'est LangChain et comment il élargit ce que les assistants d'IA peuvent exploiter Intégrer LangChain à OpenAI, MistralAI et Hugging Face de m