Kurs
LangChain ile LLM Uygulamaları Geliştirme
3 sa
48.9K
Bu liste, LangChain kurslarını özellikle AI arama, retrieval-augmented generation (RAG) ve bilgi uygulamaları merceğinden değerlendirir — dahili doküman S&C botlarından müşteriyle yüz yüze arama asistanlarına kadar bugün üretimdeki LangChain kurulumlarının çoğunu oluşturan kullanım alanı. Kurslar dört ölçüte göre puanlanmıştır:
- Getirme derinliği (kursun parçalama, gömlemeler, vektör depoları ve getirme kalitesini ne kadar ciddiyetle ele aldığı)
- Uygulamalı titizlik (öğrenenlerin çalışan bir getirme hattı kurup sorgulayıp sorgulamadığı)
- Müfredat güncelliği (LangChain'in API yüzeyi hızlı değişir)
- Eğitmen uzmanlığı ve çıktılar
Bu listedeki her kursa ücretsiz başlayabilirsiniz; bazıları tamamen ücretsizdir, diğerleri ise tam yol veya sertifika için ücretli bir seçenekle birlikte ücretsiz bir giriş modülü ya da denetleme (audit) olanağı sunar.
1. LangChain ile Retrieval-Augmented Generation — DataCamp
DataCamp'in Retrieval-Augmented Generation with LangChain kursu, doğrudan AI aramanın özüne inmek isteyen geliştiriciler için en iyi tek parçalık kurstur: yapılandırılmış ve yapılandırılmamış kaynaklardan ilgili bilgileri yanıt üretmeden önce getiren, bilgiye dayalı LLM uygulamaları kurmak.
- Düzey: Orta (Python Programlama Temelleri gerekir)
- Süre: Yaklaşık 21 saatlik bir rotanın parçası; başlamak ücretsiz
- Maliyet: Başlamak ücretsiz; tam erişim DataCamp aboneliğine dahildir (~$25/ay)
- En uygun olanlar: İlgisiz LangChain içeriğinden geçmeden, özellikle RAG'a odaklı ve uygulamalı bir giriş yapmak isteyen geliştiriciler
Kurs, DataCamp'in daha geniş AI Engineering with LangChain rotasının merkezinde yer alır; LLM uygulama temelleri, LangSmith ile değerlendirme ve prompt mühendisliği üzerine derslerin ardından gelir — böylece öğrenenler getirme konusuna geçmeden önce zincirler ve yapılandırılmış çıktı konusunda zaten rahattır. Rotadaki araç kullanımı dersini doğal biçimde tamamlar; aynı RAG temelli ajan, ne zaman getirme yapacağına, ne zaman doğrudan yanıtlayacağına karar vermeyi öğrenir.
Öne çıkan nokta ve neden listede bir numara: Kurs, açıklamaları öğrenenin rolüne, düzeyine ve hedeflerine göre gerçek zamanlı kişiselleştiren DataCamp'in AI Tutor'u ile sunulur. Parçalama, gömlemeler veya yönlendirme kaynaklı olabilen hataların sık yaşandığı getirme gibi hata ayıklama ağırlıklı bir konuda, açıklamasını öğrenene göre uyarlayan bir eğitmen ciddi bir avantajdır.
2. LangChain Academy — LangChain
LangChain Academy, LangChain'in kendi ücretsiz akademisidir ve bu listede tanımı gereği en güncel seçenektir; çerçeveyi geliştiren ekip tarafından doğrudan sürdürülür.
- Düzey: Başlangıçtan İleriye (modüler, kendi hızınızda)
- Süre: Kendi hızınızda; modüller 30 dakikadan birkaç saate kadar değişir
- Maliyet: Ücretsiz
- En uygun olanlar: Bir kurs ile kütüphane sürümü arasında gecikme olmadan, resmi dokümantasyona bağlı derslerden LangChain ve LangGraph öğrenmek isteyen geliştiriciler
Akademi, LangGraph tabanlı ajan ve getirme iş akışları etrafında örgütlenmiştir; arama ne zaman yapılacağına karşı bağlamdan ne zaman yanıtlanacağına karar veren getirme ajanları oluşturma modüllerini içerir — üretim AI arama asistanları için temel bir kalıp. Kütüphaneyle eşzamanlı sürdürüldüğünden, kullanım dışı sözdizimini öğretmeme açısından en güvenli seçenektir; ancak yapılandırılmış bir kursa göre daha fazla öz-yönelim bekler.
3. LangChain ile RAG Uygulamaları Geliştirme — freeCodeCamp
Building RAG Applications with LangChain, freeCodeCamp'in uzun biçimli YouTube kursudur ve tek bir uzun eşlikli oturumdan en iyi öğrenen geliştiriciler için en iyi, tamamen açık ve ücretsiz seçenektir.
- Düzey: Orta
- Süre: ~2,5 saat, tek oturum
- Maliyet: Ücretsiz
- En uygun olanlar: Ücret duvarına takılmadan, uçtan uca tek bir tam RAG uygulaması inşa etmek isteyen öz-yönelimli geliştiriciler
Bir LangChain yazılım mühendisi tarafından verilen kursta, sıfırdan bir RAG hattı kurulur: indeksleme, getirme, üretim ve Multi-Query, RAG Fusion, Ayrıştırma (Decomposition), Step Back ve HyDE gibi sorgu çeviri stratejileri. Resmi bir rotaya göre daha az yapılandırılmıştır ve üretim kaygılarına daha hafif dokunur; ancak baştan sona gerçekten ücretsizdir ve çoğu giriş kursunun ötesinde sorgu çevirisine daha derin iner.
4. LangChain & LangGraph ile Ajanik AI Mühendisliği — Udemy
Agentic AI Engineering with LangChain & LangGraph, getirmeyi bağımsız bir beceri olarak değil, araç kullanan özerk ajanlarla birlikte ele almak isteyen geliştiriciler için bu listedeki en güncel seçenektir.
- Düzey: Orta-İleri (yazılım mühendisliği geçmişi ve Python yetkinliği beklenir)
- Süre: ~19 saat, 28 bölüm
- Maliyet: Ücretli (sık sık indirimli)
- En uygun olanlar: Sadece sabit bir bağlam penceresinden yanıtlamak değil, ne zaman getirme yapacağına karar vermesi gereken ajanlar geliştirenler
Yakın zamanda LangChain v1.2+ ve mevcut LangGraph ekosistemini kapsayacak şekilde yeniden kaydedilen kurs, ajan mimarilerinin evrimini anlatır — erken ReAct yönlendirmeden yerel işlev çağırmaya ve LangGraph tabanlı orkestrasyona kadar — ve öğrenenlere, gelişmiş getirme ve RAG'ı araç çağıran ajanlarla birleştiren bir dokümantasyon-yardımcısı sohbet botu kurdurur. Başlangıç seviyesine uygun değildir; ancak getirme ile ajan temelli araç kullanımının nasıl bir araya geldiğine dair daha güncel anlatımlardan biridir.
5. Pinecone ile Vektör Veritabanlarına Giriş — 365 Data Science
Introduction to Vector Databases with Pinecone, özellikle RAG'ın getirme yarısına derinlemesine inmek, vektör deposunu bir kara kutu olarak görmemek isteyen geliştiriciler için en güçlü seçenektir.
- Düzey: Orta (gömlemelere, API'lere veya LangChain'e aşinalık faydalı ama zorunlu değil)
- Süre: Kendi hızınızda
- Maliyet: Başlamak ücretsiz; tam erişim 365 Data Science aboneliğine dahildir
- En uygun olanlar: RAG uygulamaları üretim aşamasında, üretim değil getirme kalitesi yüzünden düşük performans gösteren geliştiriciler
Kurs, vektör uzaylarına, mesafe metriklerine ve gömme algoritmalarına odaklanır; ardından Pinecone destekli bir anlamsal arama motoru oluşturan bir vaka çalışmasıyla uygular — upsert etme, benzerlik araması ve öneri sistemleri ile biyomedikal arama gibi uygulamalar dahil. Tasarım gereği bu listedeki diğer kurslardan daha dardır ve ilk kurs yerine daha geniş bir LangChain kursuna eşlik eden derinlemesine bir çalışma olarak değerlendirilmelidir.
6. Üretimde LangChain & Vektör Veritabanları — Activeloop
LangChain & Vector Databases in Production, bir RAG prototipi oluşturmuş ve bunu ölçekleme, değerlendirme ve dağıtım açısından ileri taşımaya ihtiyaç duyan geliştiriciler için üretim odaklı bir kurstur.
- Düzey: İleri
- Süre: ~40 saat
- Maliyet: Ücretsiz denetleme; ücretli sertifika mevcut
- En uygun olanlar: LangChain RAG uygulamasını defterden (notebook) üretim sistemine taşıyan geliştiriciler
Kurs; LangChain uygulamalarını dağıtmayı, getirme ve üretim kalitesini değerlendirmeyi, maliyet ve gecikme optimizasyonunu ve vektör deposu olarak Deep Lake ile çalışmayı kapsar. Bu listedeki en talepkâr kurstur ve halihazırda LangChain'e gerçek aşinalık varsayar — bir temel kursun ardından doğru adımdır, başlangıç noktası değil.
7. Üretimde RAG: LangChain & Vektör Veritabanları ile — freeCodeCamp
Production RAG with LangChain & Vector Databases, temel bir RAG hattı kurmuş ve üretimde neden bozulduğunu bilmesi gereken geliştiriciler için ikinci, daha ileri seviye bir freeCodeCamp seçeneğidir.
- Düzey: İleri
- Süre: ~8 saat, tek oturum
- Maliyet: Ücretsiz
- En uygun olanlar: Demoda çalışan fakat gerçek, dağınık doküman setlerinde ya da gerçek trafik altında bozulan RAG sistemlerine sahip geliştiriciler
Kurs, üretim merceğinden tüm hattı kapsar — belge işleme, gömme boyutu ödünleşimleri, hibrit arama, token bütçelemesi, LangSmith ile gözlemlenebilirlik ve vektör aramayı ölçekleme — çoğu giriş materyalinin tamamen atladığı RAG sistemlerini hata ayıklamaya adanmış bir bölüm dahil.
8. LLM Uygulama Geliştirme için LangChain — DeepLearning.AI
LangChain for LLM Application Development, Andrew Ng ve LangChain kurucusu Harrison Chase tarafından verilen hızlı ve yetkin bir özetten oluşur — bu sıralamada daha aşağıda yer alsa da öğrenme yolunuzun erken safhasında almaya değerdir; çünkü özellikle getirme ve AI aramaya en az odaklanan seçenektir.
- Düzey: Başlangıç-Orta (Python gerekir)
- Süre: ~1 saat
- Maliyet: Ücretsiz
- En uygun olanlar: Bu listedeki diğer yerlerde getirmeye odaklı kurslara derinleşmeden önce, LangChain'in çekirdek soyutlamalarına hızlı ve yetkin bir tur atmak isteyen geliştiriciler
Kurs; modelleri, yönlendirmeleri ve çıktı ayrıştırıcılarını; çok turlu konuşmalar için belleği; LLM çağrılarını birleştirmek için zincirleri; ve belgeler üzerinde soru-cevaplamaya kısa bir giriş modülünü kapsar — RAG'a giriş noktasıdır, ancak derin bir işleme değildir. Tasarım gereği kısadır; ustalıktan çok yönlendirme niteliğindedir, fakat çerçeveyi kuran kişi tarafından verilir.
9. LangChain: Verilerinizle Sohbet — Udemy
LangChain: Chat with Your Data, ücretsiz modülleri bir araya getirmek yerine ömür boyu erişimli, yapılandırılmış bir ücretli kursu tercih eden geliştiriciler için bütçe dostu, proje odaklı bir seçenektir.
- Düzey: Başlangıç-Orta
- Süre: ~8 saat
- Maliyet: Ücretli (sık sık indirimli)
- En uygun olanlar: Tam RAG hattını kapsayan tek bir yapılandırılmış, proje tabanlı kursu, güncellemelere ömür boyu erişimle isteyen geliştiriciler
Kurs, "belgelerinizle sohbet" uygulaması kurulumunu adım adım gösterir — PDF alma, parçalama, gömme, vektör depolama ve basit bir ön yüze bağlı konuşmalı getirme zinciri. DataCamp veya Activeloop seçeneklerine kıyasla alttaki teoriye daha az yoğunlaşır; ancak tek bir kesintisiz proje yapısı, sonunda gösterebileceği bitmiş bir uygulama isteyen öğrenenler için iyi çalışır.
En İyi LangChain Kursları Karşılaştırma Tablosu
| Sıra | Kurs | Öğrenme Formatı | Müfredat Derinliği | Kapsam / Çıktı Sinyali |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Retrieval-Augmented Generation with LangChain — DataCamp | AI-yerel, uygulamalı | Parçalama, getirme, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış bilgi dayanakları | Başlamak ücretsiz; AI Tutor her dersi kişiselleştirir; daha geniş bir LangChain rotasının parçası |
| 2 | LangChain Academy — LangChain | Doküman bağlantılı modüller | LangGraph ajanları ve getirme iş akışları | Ücretsiz; LangChain ekibi tarafından doğrudan sürdürülür |
| 3 | Building RAG Applications — freeCodeCamp | Tek uzun biçimli video | İndeksleme, getirme, üretim, sorgu çevirisi | Ücretsiz; tamamen açık, ücret duvarı yok |
| 4 | Agentic AI Engineering with LangChain & LangGraph — Udemy | Uzun biçimli ücretli video kursu | Ajan mimarileri, araç kullanımı, ileri RAG | Ücretli; LangChain v1.2+ için yakın zamanda yeniden kaydedildi |
| 5 | Vector Databases with Pinecone — 365 Data Science | Kendi hızında + vaka çalışması | Gömlemeler, mesafe metrikleri, anlamsal arama | Başlamak ücretsiz; dar kapsamlı, getirme kalitesi derinlemesine |
| 6 | LangChain & Vector DBs in Production — Activeloop | Genişletilmiş kurs + projeler | Dağıtım, değerlendirme, maliyet/gecikme, Deep Lake | Ücretsiz denetleme; üretim düzeyinde derinlik |
| 7 | Production RAG with LangChain & Vector Databases — freeCodeCamp | Tek uzun biçimli video | Hibrit arama, gözlemlenebilirlik, ölçekleme, hata ayıklama | Ücretsiz; üretim odaklı, ileri seviye |
| 8 | LangChain for LLM App Development — DeepLearning.AI | Kısa video + defterler | Modeller, yönlendirmeler, zincirler, bellek, belgelere giriş QA | Ücretsiz; LangChain'in kurucusu tarafından verilir; getirmeye hafif dokunur |
| 9 | Chat with Your Data — Udemy | Uzun biçimli ücretli video kursu | Tam RAG hattı, tek kesintisiz proje | Ücretli; ömür boyu erişim, sık sık indirimli |
Author
Josef Waples
Bilimsel dergilerde yayımlanan araştırma makalelerine katkıları olan bir veri bilimi yazarı ve editörüyüm. Özellikle lineer cebir, istatistik, R ve benzeri konularla ilgileniyorum. Aynı zamanda epey satranç da oynarım!
SSS
Bir LangChain kursu almak için Python bilmem gerekir mi?
DataCamp'in de dahil olduğu çoğu LangChain kursu, temel Python bilgilerini varsayar. Python'a yeniyseniz, LangChain odaklı bir rotaya başlamadan önce giriş seviyesinde bir Python kursunu tamamlamanız faydalı olacaktır.
LangChain ile RAG arasındaki fark nedir?
LangChain bir çerçevedir; RAG (retrieval-augmented generation) ise bir tekniktir. RAG uygulamaları, yanıt üretmeden önce bir bilgi kaynağından ilgili bilgileri getirir ve LangChain bu hattı kurmak için gereken araçları — getiriciler, vektör depo entegrasyonları ve zincirleri — sağlar.
Hangi LangChain kursu yeni başlayanlar için en iyisidir?
DataCamp'in Developing LLM Applications with LangChain kursu, yeni başlayanlar için en güçlü çıkış noktasıdır — modelleri, yönlendirmeleri ve zincirleri adım adım inşa eder ve sizi hatalarınızda gerçek zamanlı yönlendiren bir AI eğitmeniyle gelir; böylece hata ayıklamayı tek başınıza yapmak zorunda kalmazsınız.
2026'da LangChain hâlâ güncel mi?
Evet. LangChain, LLM uygulama geliştirme için en yaygın kullanılan çerçevelerden biri olmaya devam ediyor ve ajanik iş akışları için LangGraph ile birlikte etkin biçimde sürdürülüyor — ancak API'si yeterince sık değiştiğinden, kurs güncelliği burada çoğu teknik konuya kıyasla daha fazla önem taşır.
LangChain'i ücretsiz öğrenebilir miyim?
Evet. Bu listedeki her kursa, ücretsiz ilk modül, ücretsiz denetleme formatı veya tamamen açık kurs yoluyla ücretsiz başlayabilirsiniz.
LangChain öğrenmek ne kadar sürer?
Odaklı bir giriş kursu bir saat kadar kısa sürebilir; temeller, değerlendirme, RAG ve araç kullanımı gibi konuları kapsayan tam bir rota — örneğin DataCamp'inki — tipik olarak tamamlamak için yaklaşık 20 saat sürer.
Konular
