مسار مكوّناتي لبناء تطبيقات LangChain صغيرة ثم أول سير عمل لوكيل قائم على الرسم البياني.
ابدأ بدور LangChain في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، ثم افحص المكونات وواجهات النماذج والمطالبات والمخرجات المنظمة والمحللات، قبل الانتقال إلى سير عمل وكيل في LangGraph. تقدم CampusX العروض المختارة وسياق الشيفرة؛ وقد تتغير أسماء الحزم وواجهات البرمجة، لذلك تعامل مع التمارين كنماذج تحتاج إلى تحقق لا تعليمات إنتاج ثابتة. تكافئ الدورة المخططات الصريحة ومدخلات الاختبار وانتقالات الحالة القابلة للرصد.
تحديد مسؤوليات النماذج والمطالبات والسلاسل والأدوات والمحللات في تطبيق LLM. تصميم مطالبة ومخطط مخرجات يستطيع البرنامج اللاحق التحقق منهما. شرح سبب انتماء التحليل ومعالجة الفشل إلى حد التطبيق. رسم سير عمل صغير في LangGraph يتضمن الحالة والخطوات ونقطة مراجعة بشرية.
يُنصح بمعرفة متوسطة بـ Python وأساسيات البيئات الافتراضية والإلمام باستدعاء API. قد يلزم مفتاح API للتجارب الاختيارية؛ لا تضع الأسرار في المستودع.
لمن لديهم معرفة أساسية ومستعدون لبناء مهارات عملية ومستقلة
لمن يتعلمون بشكل أفضل من خلال الأمثلة والدروس الموجّهة والتطبيق العملي
للمهنيين والمبدعين والمطورين المستقلين الباحثين عن سير عمل قابل للتكرار
الدرس الأول مجاني
7 الدروس · متوسط · الدورة الكاملة.
تستخدم هذه الدورة مواد مرخّصة بموجب CC BY مع نسبتها إلى مزود المحتوى أو رافعها. لا يتاح تشغيل الدروس إلا بعد تسجيل الدخول واجتياز فحوص النشر والترخيص.