Een route van componenten naar kleine LangChain-applicaties en een eerste grafiekgebaseerde agentworkflow.
Begin met de rol van LangChain in generatieve AI-toepassingen en onderzoek vervolgens componenten, modelinterfaces, prompts, gestructureerde uitvoer en parsers voordat u overgaat op een LangGraph-agentgebaseerde workflow. CampusX levert de geselecteerde demonstraties en codecontext; pakketnamen en API's kunnen veranderen, dus behandel de oefeningen als patronen om te verifiëren in plaats van als onveranderlijke productie-instructies. De cursus beloont expliciete schema's, testinputs en waarneembare toestandsovergangen.
Identificeer de verantwoordelijkheden van modellen, prompts, ketens, hulpmiddelen en parsers in een LLM-toepassing. Ontwerp een prompt- en uitvoerschema dat downstream-code kan valideren. Leg uit waarom parsing en foutafhandeling thuishoren in een applicatiegrens. Schets een kleine LangGraph-workflow met status, stappen en een menselijk beoordelingspunt.
Gemiddelde basiskennis van Python, basiskennis van virtuele omgevingen en bekendheid met het aanroepen van een API worden aanbevolen. Voor optionele experimenten kan een API-sleutel nodig zijn; deel nooit geheimen.
Cursisten met basiskennis die praktische, zelfstandige vaardigheden willen opbouwen
Mensen die het beste leren met voorbeelden, begeleide lessen en praktische oefeningen
Professionals, makers en zelfstandige bouwers die een herhaalbare werkwijze zoeken
Les 1 is gratis
7 lessen · Gemiddeld · Volledige cursus.
Deze cursus gebruikt CC BY-gelicentieerd materiaal met naamsvermelding van de inhoudsprovider of uploader. Lesvideo’s zijn alleen na aanmelding beschikbaar wanneer de publicatie- en licentiecontroles zijn geslaagd.