Développement d'agents IA avec LangGraph, RAG et FastAPI

Aller au-delà des simples invites LLM est essentiel pour construire des logiciels capables de résoudre indépendamment des tâches complexes. Ce cours textuel vous guide dans la conception, le test et le déploiement d'agents IA prêts pour la production et de flux de travail multi-agents. Vous passerez de l'écriture de scripts de base à l'ingénierie de systèmes IA sophistiqués qui gèrent l'état, coordonnent plusieurs agents spécialisés et récupèrent efficacement les connaissances contextuelles. Grâce à des explications écrites et des extraits de code pratiques, vous acquerrez les compétences nécessaires pour construire des services IA résilients capables de gérer des charges de travail réelles. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux des flux de travail d'agents, des machines à états et de la génération augmentée par récupération (RAG). - Construire des systèmes multi-agents avec état, un routage conditionnel et des modèles human-in-the-loop en utilisant LangGraph. - Implémenter des pipelines RAG avancés en utilisant des bases de données vectorielles comme Chroma, la recherche hybride et la compression contextuelle. - Développer des API asynchrones sécurisées en utilisant FastAPI pour servir vos agents IA à des applications externes. - Appliquer des pratiques Python modernes, y compris les indications de type, la validation de données Pydantic et les tests automatisés avec pytest. - Configurer la surveillance des applications avec le traçage LangSmith et conteneuriser votre configuration en utilisant Docker. Le cours commence par les concepts fondamentaux des agents IA, les indications de type Python et la construction de chaînes de base. Vous progresserez ensuite vers l'orchestration multi-agents complexe, les modèles de récupération avancés et les flux de déploiement robustes. Ce cours est conçu pour les développeurs Python et les futurs ingénieurs IA qui souhaitent construire des systèmes IA réels. Aucune expérience préalable avec LangChain ou LangGraph n'est requise, bien qu'une compréhension de base de Python soit recommandée. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire et déployer vos propres agents IA de qualité production.