Перейти к основному содержимому
ДомPython

Track

Developing Applications with LangChain

Обновлено 03.2026
Learn how to build impactful LLM applications, including RAG workflows and agentic systems, using the LangChain framework!
Начать Трек Бесплатно

В комплекте сПремиум or Команды

PythonArtificial Intelligence9 ч6,856

Создайте бесплатный аккаунт

или

Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и подтверждаете, что ваши данные хранятся в США.

Пользуется популярностью среди обучающихся в тысячах компаний.

Group

Обучение двух или более человек?

Попробуйте DataCamp for Business

Описание трека

Developing Applications with LangChain

Building applications involving LLMs can be challenging due to the sheer number of components involved: prompts, models, vector databases, APIs, and agents. Enter LangChain! LangChain is a framework for building and orchestrating components using a single, unified syntax.In this skill track, you'll use LangChain to master building the most common LLM applications in Python. You'll get to grips with the fundamentals of building impactful chatbots using models from Hugging Face and OpenAI.You'll discover Retrieval Augmented Generation, or RAG, which allows you to integrate your own data into your application, so the model can go beyond its training data.Agentic systems are one of the most exciting developments in AI and LLM application development, and you'll get a full crash course on building your own! Agents use LLMs to make decisions, in effect, deciding to take different actions based on the input. These actions could involve calling APIs, running Python code, or even performing RAG!Along the way, you'll apply your new-found knowledge in hands-on, interactive projects. Join the Generative AI generation today!

Предварительные требования

Для участия в этом курсе никаких предварительных требований нет.

  • Course

    1

    Developing LLM Applications with LangChain

    Discover how to build AI-powered applications using LLMs, prompts, chains, and agents in LangChain.

  • Project

    Бонус

    Building RAG Chatbots for Technical Documentation

    Implement retrieval augmented generation (RAG) with LangChain to create a chatbot for answering questions about technical documentation.

Developing Applications with LangChain
3 Courses
Трек
завершен

Получите свидетельство о достижениях

Добавьте эти данные в свой профиль LinkedIn, резюме или CV.
Поделитесь этим в социальных сетях и в своем отчете об оценке эффективности работы.

В комплекте сПремиум or Команды

Запишитесь Прямо Сейчас

Присоединяйтесь 19 миллионов учащихся и начните Developing Applications with LangChain сегодня!

Создайте бесплатный аккаунт

или

Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и подтверждаете, что ваши данные хранятся в США.