🌎 Learning LangChain: Building AI and LLM Applications with LangChain and LangGraph (2026)
❔ Чему вы научитесь:
🔵 собирать цепочки вызовов модели и подключать разных провайдеров через общий интерфейс;
🔵 строить RAG: загрузка документов, разбиение, эмбеддинги, векторный поиск;
🔵 описывать инструменты и организовывать их вызов моделью;
🔵 управлять памятью диалога и состоянием между шагами;
🔵 строить графы состояний в LangGraph для агентов с ветвлением и циклами;
🔵 отлаживать и оценивать поведение цепочек, ловить зацикливание.
"Learning LangChain" — акцент на LangGraph как на способе задать агенту явную структуру вместо непредсказуемого цикла «модель решает сама». Рассчитана на Python-разработчиков, знакомых с API языковых моделей. Главная оговорка — темп изменений: LangChain ломает совместимость между версиями чаще большинства библиотек, поэтому переносимы принципы, а не конкретные импорты.
➡️ Скачать курс
Архиватор
❔ Чему вы научитесь:
🔵 собирать цепочки вызовов модели и подключать разных провайдеров через общий интерфейс;
🔵 строить RAG: загрузка документов, разбиение, эмбеддинги, векторный поиск;
🔵 описывать инструменты и организовывать их вызов моделью;
🔵 управлять памятью диалога и состоянием между шагами;
🔵 строить графы состояний в LangGraph для агентов с ветвлением и циклами;
🔵 отлаживать и оценивать поведение цепочек, ловить зацикливание.
"Learning LangChain" — акцент на LangGraph как на способе задать агенту явную структуру вместо непредсказуемого цикла «модель решает сама». Рассчитана на Python-разработчиков, знакомых с API языковых моделей. Главная оговорка — темп изменений: LangChain ломает совместимость между версиями чаще большинства библиотек, поэтому переносимы принципы, а не конкретные импорты.
➡️ Скачать курс
Архиватор