Is the training Qualiopi certified?

Yes, Learni is a Qualiopi-certified training organization. This certification guarantees the quality of our courses and enables funding through OPCO and other mechanisms.

How can I fund my training?

Our courses are eligible for OPCO funding. Learni supports you through the funding process. A personalized quote is available upon request.

What are the prerequisites for this training?

The prerequisites for the Formation LangChain - Maîtriser les chaînes LLM pour l'IA training are: Bases en Python, notions de LLM comme GPT ou ChatGPT. A preliminary interview validates your eligibility.

Is the training available in person?

Yes, the Formation LangChain - Maîtriser les chaînes LLM pour l'IA training is available in présentiel. The format can be adapted to your needs (inter, intra, custom).

Formation LangChain - Maîtriser les chaînes LLM ... | Learni

The story of Learni

Founded by passionate advocates of learning and innovation, Learni set out to make professional training accessible to everyone, everywhere in the world. Our team works in the largest cities such as Paris, Lyon, Marseille, and internationally, to support talents and organizations in their skills development.

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7 spots remaining for the next session

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Which format do you prefer?

Methods, approaches, and teaching resources

The Formation LangChain - Maîtriser les chaînes LLM pour l'IA training is delivered in-person or remotely (blended-learning, e-learning, virtual classroom, remote in-person). At Learni, a Qualiopi-certified training organization, each program is designed to maximize skills acquisition, regardless of the training mode chosen.

The trainer alternates between demonstrative, interrogative, and active methods (through practical exercises and/or real-world scenarios). This pedagogical approach ensures concrete and directly applicable learning in the workplace.

Teaching resources provided

To ensure the quality of the Formation LangChain - Maîtriser les chaînes LLM pour l'IA training, Learni provides the following teaching resources:

Mac or PC computers, high-speed fiber internet, whiteboard or flipchart, video projector or interactive touchscreen (for remote sessions)
Training environments installed on workstations or accessible online
Course materials, practical exercises, and supplementary resources
Post-training access to materials and teaching resources

For in-house training at a location external to Learni, the client ensures and commits to having all necessary teaching materials (IT equipment, internet connection...) for the proper conduct of the training action in accordance with the prerequisites indicated in the communicated training program.

* contact us for remote feasibility** ratio varies depending on the training followed

Assessment methods

The assessment of skills acquired during the Formation LangChain - Maîtriser les chaînes LLM pour l'IA training is carried out through:

During training: case studies, practical exercises, and professional scenarios
At the end of training: self-assessment questionnaire and skills evaluation by the trainer
After training: training completion certificate detailing acquired skills

Training accessibility

Learni is committed to the accessibility of its professional training programs. All our training programs are accessible to people with disabilities. Our teams are available to adapt teaching methods to your specific needs. Do not hesitate to contact us for any accommodation request.

Training objectives

Maîtriser les fondamentaux de LangChain pour des applications IA professionnelles

Développer des chaînes LLM certifiantes adaptées aux besoins entreprise

Implémenter des techniques RAG pour une recherche augmentée performante

Construire des agents intelligents avec outils et mémoire persistante

Intégrer LangChain dans des projets Python pour une montée en compétences rapide

Déployer des applications LangChain scalables en environnement production

Training program

Module 1Fondamentaux LangChain : installation et premiers prompts enrichis (Python, OpenAI, LCEL)

Installation rapide de l'environnement LangChain avec Python et dépendances essentielles comme LangSmith, création de prompts structurés via LCEL pour des réponses précises, intégration de modèles LLM d'OpenAI et HuggingFace, exercices pratiques sur des chaînes simples de génération de texte, développement d'une app Q&A basique avec feedback immédiat du formateur certifié, consolidation des compétences pour des projets professionnels dès le premier jour.

Module 2Chaînes avancées LangChain : RAG et retrieval (vector stores, embeddings, documents)

Plongée dans le Retrieval-Augmented Generation avec LangChain, configuration de vector stores comme FAISS et Chroma pour indexer documents d'entreprise, génération d'embeddings via OpenAI ou Sentence Transformers, exercices concrets sur recherche sémantique dans bases de connaissances internes, chaînage fluide de retrieval et génération LLM, réalisation d'un chatbot RAG fonctionnel sur cas réels, avec optimisation des prompts pour fiabilité accrue et valeur business immédiate.

Module 3Agents et déploiement LangChain : projets autonomes (tools, mémoire, Streamlit, Docker)

Construction d'agents LangChain intelligents équipés d'outils personnalisés et mémoire conversationnelle, intégration avec APIs externes pour automation entreprise, développement d'un agent multi-étapes résolvant problèmes complexes, déploiement via Streamlit pour interfaces web interactives et Docker pour scalabilité, tests en conditions réelles avec monitoring via LangSmith, finalisation d'un projet fil rouge livrable, prêt pour production et certification des compétences acquises.