Dieser Kurs führt in die Konzepte, Werkzeuge und praktischen Techniken von LangChain ein, dem führenden Framework für die Entwicklung intelligenter Anwendungen auf der Grundlage großer Sprachmodelle (LLMs). Er verbindet konzeptionelles Verständnis mit praktischer Umsetzung, um Ihnen zu helfen, kontextbewusste KI-Systeme zu entwerfen, zu erstellen und bereitzustellen, die Werkzeuge nutzen.

Egal, ob Sie Entwickler, Datenwissenschaftler oder KI-Praktiker sind, dieser Kurs bietet einen klaren Fahrplan für die Umwandlung von LLMs in dynamische, schlussfolgernde Anwendungen, die mit realen Daten und APIs interagieren. Durch geführte Lektionen, strukturierte Demonstrationen und projektbasiertes Lernen werden Sie erforschen, wie LangChain Prompts, Modelle, Speicher und Werkzeuge zu zusammensetzbaren Workflows verbindet. Sie werden lernen, Retrieval-Augmented Generation (RAG) Pipelines zu erstellen, LangServe für die Bereitstellung zu integrieren und LangSmith für die Beobachtung und Auswertung zu implementieren. Der Kurs gipfelt in einem Wissensassistenten-Projekt, in dem Sie RAG, Multi-Agenten-Systeme und sichere API-Integrationen zu einem voll funktionsfähigen KI-Assistenten kombinieren. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: - die Architektur und die Komponenten von LangChain für die LLM-Entwicklung zu verstehen - mehrstufige Argumentationspipelines und Retrieval-Augmented Generation (RAG) Workflows zu erstellen. - Speicher, Tools und Agenten zu implementieren, um kontextuelles, zielorientiertes Verhalten zu ermöglichen - LLM-Anwendungen auf Leistung, Sicherheit und Skalierbarkeit zu evaluieren und zu optimieren. Dieser Kurs ist ideal für KI-Entwickler, Data Scientists und Software-Ingenieure, die über Prompt-basierte Experimente hinausgehen und reale, produktionsreife LLM-Anwendungen erstellen möchten. Kenntnisse in Python und APIs sind empfehlenswert, aber der Kurs bietet geführte Unterstützung, um Lernenden aller Fachrichtungen zu helfen, das LangChain-Ökosystem zu meistern. JOINen Sie mit uns, um das Framework zu meistern, das die fortschrittlichsten generativen KI-Anwendungen von heute antreibt.