some langchain llm call

system_llm_call.py

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+import os
+from dotenv import load_dotenv
+from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
+from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
+
+# Charger les variables du fichier .env
+load_dotenv()
+api_key = os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
+
+# Initialisation du modèle
+llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-2.5-flash",google_api_key=api_key)
+
+def expert_en_codage(concept):
+    # 1. On définit un Template (le "moule" de la question)
+    prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
+        ("system", "Tu es un expert en programmation Python. Explique les concepts de manière simple avec un exemple de code court."),
+        ("human", "Explique-moi le concept suivant : {concept}")
+    ])
+
+    # 2. On crée une "chaîne" (Chain) simple
+    chain = prompt | llm
+
+    # 3. On lance la chaîne en remplissant la variable
+    reponse = chain.invoke({"concept": concept})
+    
+    print(reponse.content)
+
+# Test
+expert_en_codage("Les list comprehensions")