Application Development with LLMs on Google Cloud
Intégrer des LLM et l'IA Générative dans vos applications
Présentation du cours
Dans ce cours, vous explorez les outils et les API disponibles sur Google Cloud pour intégrer des modèles de langage étendus (LLM) dans votre application.
Après avoir exploré les options d’IA générative sur Google Cloud, vous explorez ensuite les LLM et la conception d’invites dans Vertex AI Studio.
Ensuite, vous découvrez LangChain, un framework open source pour développer des applications alimentées par des modèles de langage.
Après une discussion sur des techniques d’ingénierie d’invites plus avancées, vous rassemblez le tout pour créer une application de chat multi-tours à l’aide de LangChain et de l’API Vertex AI PaLM.
Objectifs pédagogiques
- Explorez les différentes options disponibles pour utiliser l’IA générative sur Google Cloud.
- Utilisez Vertex AI Studio pour tester les prompts pour les Large Language Models.
- Développer des applications basées sur LLM à l’aide de modèles LangChain et LLM sur Vertex AI.
- Appliquer des techniques de prompt engineering pour améliorer les résultats des LLM.
- Créez une application de chat multi-tours à l’aide de l’API PaLM et de LangChain.
Public cible
- Toute personne intéressée par intégrer l’IA Générative et les LLMs dans une application Google Cloud
Prérequis
Avoir suivi le cours ‘Introduction to Developer Efficiency on Google Cloud‘ ou avoir des connaissances équivalentes
Programme
Module 01: Introduction à l’IA générative sur Google Cloud
Sujets
- Vertex AI sur Google Cloud
- Options d’IA générative sur Google Cloud
- Introduction au cas d’utilisation du cours
Objectifs
- Découvrez les différentes options disponibles pour utiliser l’IA générative sur Google Cloud.
Module 02: Vertex AI Studio
Sujets
- Présentation de Vertex AI Studio
- Modèles disponibles et cas d’utilisation
- Conception et test de prompts dans la console Google Cloud
- Gouvernance des données dans Vertex AI Studio
Objectifs
- Utilisez Vertex AI Studio pour tester les prompts pour les Large Language Models.
- Comprendre comment Vertex AI Studio assure la sécurité de vos données
Activités
- Lab : Explorer Vertex AI Studio
Module 03: Fondamentaux de LangChain
Sujets
- Introduction à LangChain
- Concepts et composants LangChain
- Intégration des API Vertex AI PaLM
- Chaîne de questions/réponses utilisant l’API PaLM
Objectifs
- Comprendre les concepts et composants de base de LangChain
- Développer des applications basées sur LLM à l’aide de modèles LangChain et LLM sur Vertex AI.
Activités
- Lab : Premiers pas avec l’API LangChain + Vertex AI PaLM
Module 04: Prompt Engineering
Sujets
- Examen des prompts few-shot
- Approche Chain-of-thought
- Retrieval augmented generation (RAG)
- ReAct
Objectifs
- Appliquer des techniques de prompt engineering pour améliorer les résultats des LLM.
- Implémenter une architecture RAG pour ancrer les modèles LLM.
Activités
- Atelier: Techniques de Prompt Engineering
Module 05 : Création d’applications de chat personnalisées avec l’API Vertex AI PaLM
Sujets
- LangChain pour les chatbots
- Mémoire pour les chat multitours
- Récupération de chat
Objectifs
- Comprendre le concept de mémoire pour les applications de chat multi-tours.
Créez une application de chat multi-tours en utilisant l’API PaLM et LangChain.
Activités
- Lab : Implémentation de RAG à l’aide de LangChain