Formation LangChain : Framework LLM pour la Production en 2 Jours
Maîtrisez LangChain en 2 jours : chains, agents, RAG, mémoire et déploiement en production avec LangServe et LangSmith. Framework de référence pour les LLM, finançable OPCO.
À l'issue de cette formation, vous serez capable de construire des applications LLM robustes avec LangChain et de les déployer en production avec LangServe et LangSmith.
Ce que vous devez savoir
- Maîtrise de Python ou JavaScript/TypeScript
- Connaissance des APIs REST et du format JSON
- Notions de base sur les LLM (prompting, tokens, API calls)
- Confort avec le terminal et Git
- Expérience en développement d'applications web
À qui s'adresse cette formation
Développeurs senior et tech leads souhaitant construire des applications LLM robustes avec le framework le plus utilisé de l'écosystème.
Programme détaillé
Fondamentaux LangChain
Introduction et architecture LangChain
- Écosystème LangChain Inc. : LangChain, LangGraph, LangServe, LangSmith
- Architecture modulaire : models, prompts, chains, agents, retrievers
- Installation et configuration : LangChain Core, Community, partenaires
- Démonstration live : une application LLM complète en 20 minutes
Exercice : Installer LangChain, configurer les API keys et créer votre première chain
Chains et prompt templates
- Prompt templates : variables, partial prompts, few-shot templates
- Output parsers : JSON, Pydantic, liste, structured output
- LCEL (LangChain Expression Language) : composer des chains déclarativement
- Runnable interface : invoke, batch, stream, astream
Exercice : Construire une chain de classification de documents avec output parsing structuré
Document loaders et retrievers
- Document loaders : PDF, HTML, CSV, Google Drive, Notion, bases de données
- Text splitters : recursive, character, token, semantic chunking
- Vector stores : Pinecone, Qdrant, Chroma, pgvector via LangChain
- Retrievers : similarity search, MMR, self-query, ensemble retriever
Exercice : Implémenter un pipeline d'ingestion et de recherche documentaire avec LangChain
RAG avec LangChain
- RetrievalQA chain : architecture et configuration
- Conversational RAG : mémoire + retrieval combinés
- Multi-query retriever : reformuler pour améliorer le retrieval
- Contextual compression : réduire le bruit dans les documents récupérés
Exercice : Construire un RAG conversationnel complet avec multi-query retriever
Agents, production et déploiement
Agents LangChain
- Agent types : ReAct, OpenAI Functions, structured chat, plan-and-execute
- Tool definition : créer des outils custom pour vos agents
- Agent executor : configuration, max iterations, error handling
- Toolkits : SQL, JSON, API, file system
Exercice : Créer un agent avec 4 outils custom qui interroge une base de données et des APIs
Mémoire et callbacks
- Types de mémoire : buffer, summary, window, entity, vector store
- Intégrer la mémoire dans les chains et agents
- Callbacks : logging, streaming, tracing, custom handlers
- Async : chains et agents asynchrones pour la performance
Exercice : Agent conversationnel avec mémoire persistante et callbacks de monitoring
LangSmith : observabilité et évaluation
- Tracing LangSmith : visualiser les exécutions end-to-end
- Évaluation : créer des datasets de test et évaluer automatiquement
- Monitoring en production : latence, coûts, taux d'erreur
- Debugging : identifier et corriger les problèmes dans les chains
Exercice : Configurer LangSmith et créer une suite d'évaluation pour votre RAG
LangServe et déploiement production
- LangServe : exposer vos chains comme des APIs REST en une commande
- Streaming : SSE et WebSocket pour les réponses en temps réel
- Containerisation : Docker et déploiement cloud (AWS, GCP, Azure)
- Production patterns : caching, rate limiting, fallback multi-provider
Exercice : Déployer votre RAG en production avec LangServe, monitoring LangSmith et caching
Évaluation & certification
Méthode d'évaluation
Évaluation continue par les formateurs + projet fil rouge évalué en fin de formation
Certification
Attestation de compétences Better People
Livrables
- Application LLM complète avec LangChain (RAG + agents)
- Suite d'évaluation LangSmith configurée
- API de production avec LangServe
- Accès à la communauté alumni Better People
Pourquoi se former à LangChain ?
LangChain, développé par LangChain Inc., est le framework le plus utilisé au monde pour construire des applications basées sur les LLM. Son écosystème complet — LangChain pour le développement, LangGraph pour l’orchestration, LangServe pour le déploiement et LangSmith pour l’observabilité — offre une stack intégrée de bout en bout.
En 2026, LangChain reste incontournable pour les équipes qui veulent aller au-delà des simples appels API et construire des applications LLM robustes avec des chains, agents, RAG et mémoire. La maîtrise de ce framework est un atout différenciant sur le marché.
Better People propose une formation de 2 jours couvrant l’intégralité de l’écosystème LangChain, en groupes de 8 participants maximum. Financement OPCO éligible.
Ce que vous apprendrez
- Maîtriser LCEL (LangChain Expression Language) pour composer des chains déclarativement
- Construire des agents avec tools, mémoire et error handling
- Implémenter un RAG conversationnel avec multi-query retriever
- Monitorer avec LangSmith : tracing, évaluation et debugging
- Déployer avec LangServe : API REST, streaming et production patterns
Formations complémentaires
Agents IA
Concevez et déployez des agents IA autonomes en 2 jours. Architectures ReAct, orchestration multi-agents, mémoire, outils et mise en production. Formation inter/intra pour développeurs seniors, finançable OPCO.
LangGraph
Maîtrisez LangGraph en 2 jours : construisez des agents IA complexes avec des graphes d'état, conditional edges, mémoire persistante et human-in-the-loop. Framework de LangChain Inc., finançable OPCO.
MCP Servers
Maîtrisez les serveurs MCP en 1 jour : connectez vos agents IA à des APIs, bases de données et outils. Protocole d'Anthropic. OPCO éligible.
Questions fréquentes
Better People propose la formation LangChain la plus orientée production en France : 2 jours couvrant chains, agents, RAG, mémoire et déploiement avec LangServe et LangSmith. Groupes de 8 maximum, financement OPCO possible.
Notre formation allie théorie et pratique avec des cas d'usage en production. Vous apprenez à construire des chains, agents et RAG, puis à les déployer avec LangServe et à les monitorer avec LangSmith.
Oui, LangChain reste le framework le plus utilisé avec LangGraph pour l'orchestration avancée. L'écosystème LangChain Inc. (LangChain + LangGraph + LangServe + LangSmith) offre la stack la plus complète pour les applications LLM en production.
Oui, Better People est organisme de formation déclaré. Nous vous accompagnons dans les démarches de prise en charge OPCO. Contactez-nous pour un devis personnalisé.
Nous enseignons LangChain v0.3+ avec LCEL (LangChain Expression Language), la syntaxe moderne recommandée. Les exercices utilisent LangChain Core et les packages partenaires, pas les modules dépréciés.
Oui, nous proposons des exercices en Python (LangChain) et JavaScript/TypeScript (LangChain.js). Les concepts sont identiques, seule la syntaxe varie.
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