Ga naar hoofdinhoud
HomePython

Cursus

LLM-toepassingen ontwikkelen met LangChain

GemiddeldVaardigheidsniveau
Bijgewerkt 01-2026
Ontdek hoe je AI-gedreven applicaties bouwt met behulp van LLM's, prompts, ketens en agents in LangChain.
Start Cursus Kosteloos
PythonArtificial Intelligence3 u10 videos33 Opdrachten2,750 XP43,515Prestatieverklaring

Maak je gratis account aan

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven

Group

Wil je 2 of meer mensen trainen?

Probeer DataCamp for Business

Cursusbeschrijving

Vernieuw je applicaties met de kracht van het LangChain-framework voor het bouwen van toepassingen op basis van large language models (LLM’s)! Een van de grootste uitdagingen bij het ontwikkelen in het tijdperk van generative AI is het samenbrengen van modellen, gegevensbronnen, prompts en andere componenten van verschillende aanbieders in één applicatie. Het LangChain-framework biedt één uniforme syntaxis om al deze onderdelen te koppelen, zodat je LLM’s naadloos kunt integreren in je projecten. Of je nu een ervaren ontwikkelaar bent of net begint, deze cursus geeft je de kennis en vaardigheden om dynamische en slimme applicaties te bouwen die de ongekende mogelijkheden van LangChain benutten. Ga met ons mee op deze leerreis en geef een nieuwe draai aan hoe je applicaties bouwt die worden aangestuurd door taalmodellen.De video’s bevatten live-transcripten die je kunt tonen via "Show transcript" linksonder in de video’s. De begrippenlijst van de cursus vind je rechts bij de sectie met bronnen. Om CPE-credits te behalen, moet je de cursus afronden en minimaal 70% scoren op de kwalificerende toets. Je kunt naar de toets navigeren door rechts op de callout voor CPE-credits te klikken.

Vereisten

Introduction to Embeddings with the OpenAI APIPrompt Engineering with the OpenAI API
1

Introduction to LangChain & Chatbot Mechanics

Welcome to the LangChain framework for building applications on LLMs! You'll learn about the main components of LangChain, including models, chains, agents, prompts, and parsers. You'll create chatbots using both open-source models from Hugging Face and proprietary models from OpenAI, create prompt templates, and integrate different chatbot memory strategies to manage context and resources during conversations.
Hoofdstuk Beginnen
2

Chains and Agents

Time to level up your LangChain chains! You'll learn to use the LangChain Expression Language (LCEL) for defining chains with greater flexibility. You'll create sequential chains, where inputs are passed between components to create more advanced applications. You'll also begin to integrate agents, which use LLMs for decision-making.
Hoofdstuk Beginnen
3

Retrieval Augmented Generation (RAG)

One limitation of LLMs is that they have a knowledge cut-off due to being trained on data up to a certain point. In this chapter, you'll learn to create applications that use Retrieval Augmented Generation (RAG) to integrate external data with LLMs. The RAG workflow contains a few different processes, including splitting data, creating and storing the embeddings using a vector database, and retrieving the most relevant information for use in the application. You'll learn to master the entire workflow!
Hoofdstuk Beginnen
LLM-toepassingen ontwikkelen met LangChain
Cursus
voltooid

Verdien een prestatieverklaring

Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitae
Deel het op sociale media en in je functioneringsgesprekSchrijf Je Nu in

Sluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met LLM-toepassingen ontwikkelen met LangChain!

Maak je gratis account aan

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp voor Mobiel

Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.