LLM Function Calling : Connecter l'AI aux APIs et aux bases de données — LearnFlat

LLM Function Calling : Connecter l'AI aux APIs et aux bases de données

Apprenez à étendre les modèles de langage de grande taille en les intégrant à des outils externes, des APIs et des bases de données pour créer des applications backend intelligentes.

⏱ 1 h 11 min 📚 6 leçons

À propos de ce cours

Les Large Language Models sont puissants, mais ils deviennent véritablement transformateurs lorsqu'ils peuvent interagir avec le monde extérieur. Si vous souhaitez aller au-delà de la simple génération de texte et créer des applications capables de récupérer des données en temps réel, d'exécuter des actions et d'interroger des bases de données, vous devez comprendre le function calling. Ce cours vous enseigne comment connecter les LLMs à des APIs et services externes en utilisant des techniques modernes d'utilisation d'outils. Vous apprendrez les concepts fondamentaux du développement d'applications AI, vous permettant de concevoir des flux de travail intelligents capables de lire, traiter et agir sur des données externes de manière sécurisée. Ce que vous apprendrez : • Comprendre les concepts fondamentaux des LLMs, du function calling et des agents AI • Concevoir et formater des prompts système pour déclencher de manière fiable des outils externes • Connecter des modèles de langage à des APIs REST externes pour récupérer des données en temps réel • Appliquer les modèles fondamentaux de Retrieval-Augmented Generation (RAG) pour interagir avec des bases de données • Structurer et analyser les charges utiles JSON de manière sécurisée entre le modèle et votre backend • Créer des flux de travail AI textuels qui enchaînent plusieurs fonctions Le cours commence par la terminologie AI essentielle et l'ingénierie de prompt de base avant de passer à des exercices écrits pratiques sur la structuration des appels de fonction. Vous progresserez à travers des tutoriels textuels étape par étape qui expliquent comment intégrer des modèles de langage avec divers services backend. Ce cours est conçu pour les débutants et les développeurs en herbe qui souhaitent apprendre l'intégration de l'AI de A à Z, sans aucune expérience préalable en machine learning requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour débloquer la puissance de l'utilisation des outils LLM et créer votre première intégration backend intelligente.

Ce que vous recevez

  • 📜 Certificat de fin
    Ajoutez-le à votre profil LinkedIn
  • 💬 Tuteur AI personnel
    Bloqué sur une leçon ? Pose n'importe quelle question à ton tuteur intégré, à tout moment.
  • ♾️ Accès à vie
    Revenez quand vous voulez, sans expiration
  • 📱 Téléphone ou ordinateur
    Fonctionne partout, sur tout appareil
  • 💸 Remboursement 14 jours
    Sans poser de questions
  • Court et ciblé
    1 h 11 min de contenu pratique

Avis (2)

Катерина Іваненко UA Apprenant vérifié
★ 5 · 2026-06-03T20:36:56+00:00

Долго не понимал, как именно связать модель с реальными внешними сервисами, а тут всё разложили по полочкам. Особенно ценным оказался раздел про подключение к базе данных: модель сама формирует запрос, а ты только описываешь функцию. Примеры рабочие, я повторил их у себя и сразу прикрутил вызов к своему API без танцев с бубном. Понравилось, что объясняют не только как, но и почему именно так безопаснее. После курса я наконец собрал бэкенд, где LLM реально дёргает мои инструменты. Очень рекомендую тем, кто хочет выйти за пределы простого чата.

Joko Susilo ID Apprenant vérifié
★ 5 · 2025-05-17T09:58:07+00:00

Selama ini saya pikir menghubungkan model bahasa ke API itu rumit, ternyata setelah ikut kursus ini jadi masuk akal banget. Materinya menjelaskan langkah demi langkah cara mendefinisikan function, lalu membiarkan model memanggilnya untuk mengambil data dari database. Yang paling membantu adalah contoh nyata integrasi ke API eksternal, bukan sekadar teori. Saya langsung mempraktikkannya di proyek backend kecil saya dan berhasil. Penjelasannya runtut dan mudah diikuti meski materinya cukup teknis. Benar-benar membuka wawasan soal cara memperluas kemampuan LLM.

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Questions fréquentes

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