Name: LLM Tool Use with LangChain
Rating: 4.6625 (80 reviews)

LLM Tool Use with LangChain

Gemiddeld4.6+80 reviewsBijgewerkt 03/2026

Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.

PythonArtificial Intelligence2 u - 4 u3,500 XP1Verklaring van prestatie

Python2 u - 4 u3,500 XP1Verklaring van prestatie

Cursusbeschrijving

A description of the course.

Vereisten

LLM Application Fundamentals with LangChain LLM Application Evaluation with LangSmith

Lesprogramma

Cursusoverzicht

LLM Toolgebruik

Basisprincipes van tools
Je leert hoe je tool-augmented LLM-systemen bouwt — van het begrijpen waarom LLM's externe tools nodig hebben en het maken van custom Python-functietools, tot het implementeren van enkelvoudige, parallelle en seriële tool-aanroeppatronen — waardoor je LLM's verder kunt uitbreiden dan tekstgeneratie om informatie op te halen, berekeningen uit te voeren en acties te ondernemen.
API-tools
Je leert tools te bouwen die LLM's verbinden met externe API's — van het begrijpen van de basisprincipes van REST en HTTP-methoden tot het implementeren van betrouwbare API-wrapper-tools met de juiste foutafhandeling — waardoor je LLM's toegang kunt geven tot realtime data en externe diensten.
Beheerde tools
Je leert gebruik te maken van kant-en-klare tools van LLM-providers en het Model Context Protocol (MCP)-ecosysteem — van het configureren van door providers gehoste tools zoals web search tot het verbinden van MCP-servers voor diensten zoals Slack en GitHub — waardoor je in staat bent om snel functionaliteiten aan je applicaties toe te voegen en te beslissen wanneer je managed tools gebruikt versus het bouwen van eigen maatwerkoplossingen.

Begin met AI-tutor