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कोर्स

LangChain के साथ Agentic Systems डिज़ाइन करना

मध्यवर्ती3 घंटे

LangChain एजेंटों के मूल घटकों को समझें और कस्टम चैट एजेंट बनाएं।

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कोर्स विवरण

एलएलएम और टूल्स को एकीकृत करने वाले एजेंटिक वर्कफ़्लो, जो सूक्ष्म कार्यों को पूरा करते हैं, एआई परिवर्तन के अग्रिम मोर्चे पर हैं। इस पाठ्यक्रम में, आप LangChain एजेंटों के पीछे के प्रमुख सिद्धांतों को सीखेंगे, जिसमें प्रॉम्प्ट्स को कॉन्फ़िगर करना, टूल्स को एकीकृत करना, और जटिल वर्कफ़्लोज़ का प्रबंधन करना शामिल है। इस पाठ्यक्रम के अंत तक, आप ऐसे बुद्धिमान सिस्टम बना सकेंगे जो जटिल कार्यों को स्वचालित करें, उत्पादकता बढ़ाएँ, और विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुरूप गतिशील समाधान प्रदान करें।

LangChain एजेंट्स की मूल बातें में महारत हासिल करें

आप सीखेंगे कि Reasoning and Action (ReAct) फ्रेमवर्क का उपयोग करके prompts, language models, और tools को workflows में कैसे एकीकृत किया जाए। इसके बाद, आप एजेंटिक वर्कफ़्लो सेट अप करने, टूल्स कॉन्फ़िगर करने, और LangGraph के साथ इन वर्कफ़्लोज़ को विज़ुअलाइज़ करते हुए LangChain एजेंट्स के मूल सिद्धांतों को समझने में सक्षम होंगे। आप कस्टम एजेंट बनाएँगे, विकिपीडिया API जैसे बाहरी डेटा स्रोतों तक पहुँचने के लिए टूल्स सेट अप करेंगे, और एजेंट स्टेट्स को प्रबंधित करेंगे। आपको नोड्स और एजेस को परिभाषित करने, सशर्त पथ बनाने, और विभिन्न परिस्थितियों के अनुसार अनुकूलित होने वाले जटिल वर्कफ़्लो को संयोजित करने के लिए मार्गदर्शन दिया जाएगा।

डायनामिक चैट एजेंट्स बनाएं

अंत में, आप संदेशों की निगरानी करना, लचीले फ़ंक्शन कॉलिंग के लिए नोड्स परिभाषित करना, और अपने चैटबॉट को कई-टूल हैंडलिंग के लिए कॉन्फ़िगर करना सीखेंगे। इस पाठ्यक्रम के अंत तक, आप ऐसे बुद्धिमान सिस्टम बना सकेंगे जो जटिल कार्यों को स्वचालित करें, उत्पादकता बढ़ाएँ, और विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुरूप गतिशील समाधान प्रदान करें।

पूर्वापेक्षाएँ

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

1

LangChain एजेंट्स के आवश्यक पहलू

इंटेलिजेंट एजेंटिक सिस्टम्स बनाइए! LangChain एजेंट्स के मुख्य कॉम्पोनेंट्स जानिए, जैसे प्रॉम्प्ट्स, LLMs, और टूल्स मिलकर कैसे रीजनिंग और एक्शन सक्षम करते हैं. आप OpenAI की API के साथ एक एजेंट सेटअप करेंगे, कस्टम टूल्स डिफ़ाइन करेंगे, और गणना जैसे रियल-वर्ल्ड टास्क सुलझाएँगे. साथ ही, देखें कि LangChain डेटा को ग्राफ़, नोड्स, और एजेज़ के ज़रिए कैसे ऑर्गनाइज़ करता है.
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2

LangGraph के साथ चैटबॉट बनाना

LangChain और LangGraph के साथ डायनेमिक, टूल-ऑग्मेंटेड चैटबॉट बनाइए! आप स्टेट्स डिफ़ाइन करके और रियल-टाइम इन्फ़ॉर्मेशन रिट्रीवल के लिए एक्सटर्नल APIs इंटीग्रेट करके ऐसा चैटबॉट बनाना सीखेंगे जो यूज़र इनपुट के आधार पर एडाप्ट करता है. आप इन कॉम्पोनेंट्स को एक रेस्पॉन्सिव ग्राफ़ स्ट्रक्चर में जोड़ेंगे, जिससे बातचीत और टूल-असिस्टेड रिस्पॉन्स के बीच स्मूद ट्रांज़िशन संभव होगा. अंत तक, आपके पास बेहतर रीजनिंग और मल्टी-स्टेप वर्कफ़्लो वाला, विज़ुअली रिप्रेज़ेंटेड चैटबॉट फ़्रेमवर्क होगा.
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3

डायनेमिक चैट एजेंट्स बनाएँ

अपने चैटबॉट को डायनेमिक टूल्स और मेमोरी के साथ विस्तार दें! फ़्लेक्सिबल वर्कफ़्लोज़ में कई टूल्स डिफ़ाइन और इंटीग्रेट करें, डायनेमिक टूल कॉलिंग के लिए फ़ंक्शंस बनाएं, और अपने चैटबॉट को मल्टी-टूल हैंडलिंग के लिए कॉन्फ़िगर करें. इंटरलीव्ड, मल्टी-टर्न कन्वर्सेशंस सक्षम करने के लिए मेमोरी और आउटपुट्स को ऑर्गनाइज़ करें. अंत तक, आपने एक ऐसा परिष्कृत चैटबॉट बना लिया होगा जो जटिल इंटरैक्शंस करने में सक्षम है.
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