La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Formation LangChain - Maîtriser les chaînes LLM pour l'IA sont : Bases en Python, notions de LLM comme GPT ou ChatGPT. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation LangChain - Maîtriser les chaînes LLM pour l'IA est disponible en présentiel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

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

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation LangChain - Maîtriser les chaînes LLM pour l'IA est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Formation LangChain - Maîtriser les chaînes LLM pour l'IA, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation LangChain - Maîtriser les chaînes LLM pour l'IA s'effectue à travers :

En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Objectifs de la formation

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

Programme de la formation

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.