Construction de systèmes agents et multi-agents avec LangGraph

Aperçu

Maîtrisez le développement d'applications LLM agentiques et multi-agents en utilisant LangChain et LangGraph. Apprenez à construire des systèmes RAG, à mettre en œuvre des cycles de raisonnement et à créer des workflows multi-agents complexes pour des applications avancées d'IA.

Programme

• Introduction aux Systèmes Agentiques
Aperçu des Systèmes Agentiques et Multi-Agents
Concepts Clés : systèmes RAG, cycles de raisonnement et flux de travail
• Introduction à LangChain et LangGraph
Fondamentaux de LangChain
Bases de LangGraph
Intégration de LangChain et LangGraph
• Construction de Systèmes RAG
Comprendre la Génération Augmentée par Récupération (RAG)
Concevoir des Architectures RAG avec LangGraph
Études de Cas et Exemples Pratiques
• Mise en Œuvre de Cycles de Raisonnement
Principes de Raisonnement dans les Systèmes d'IA
Développement de Mécanismes de Raisonnement avec LangGraph
Débogage et Optimisation des Cycles de Raisonnement
• Création de Flux de Travail Multi-Agents
Conception de Flux de Travail pour Systèmes Multi-Agents
Coordination et Communication entre Agents
Gestion des Interactions et Dépendances Complexes
• Sujets Avancés en Systèmes Multi-Agents
Scalabilité et Efficacité dans les Systèmes Multi-Agents
Considérations de Sécurité et Éthiques
Tendances et Technologies Émergentes dans l'IA Multi-Agents
• Projets Pratiques
Projet 1 : Construction d'un Système RAG Simple
Projet 2 : Développement d'un Cycle de Raisonnement
Projet 3 : Mise en Œuvre d'un Flux de Travail Multi-Agent Complexe
• Conclusion et Perspectives d'Avenir
Résumé des Concepts Clés
Opportunités pour un Apprentissage et un Développement Supplémentaires

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Sujets

Informatique