Практический курс по LangChain. Соберёте продакшн LLM-бота: RAG по PDF с цитатами, веб-поиск и трекинг заказов, многошаговый агент для анализа CSV и финальное веб-приложение (UI + API). Плюс профессиональные блоки: PromptOps и версионирование промптов, метрики качества RAG, гибридный поиск с реранком, observability/стоимость, надёжность (ретраи, таймауты), guardrails и отдельный модуль по LangGraph для устойчивых workflow. P.S. Полностью обновили материалы на актуальную версию LangChain
О курсе
Этот курс — про инженерную сборку LLM-приложения под продакшн. Мы идём от простого чат-бота к системе с RAG по PDF (цитаты и «не знаю» вне базы), инструментами (веб-поиск, трекинг), многошаговым агентом аналитики и финальным веб-интерфейсом. Внутри — не только «как запустить», но и то, что важно в реальной эксплуатации: PromptOps (версии промптов и A/B), метрики качества RAG (faithfulness, citation-rate), гибридный поиск и реранк, контроль стоимости и p95, ретраи/таймауты, кэширование, guardrails и белые списки, мульти-провайдер моделей. Отдельный модуль LangGraph даёт явные графы состояний, параллельные ветки RAG/Web и чекпойнты — для устойчивых агентов и честной наблюдаемости. Ничего лишнего: каждое занятие заканчивается артефактом — индекс, отчёт метрик, графики, API-эндпоинт или диаграмма графа. Все проекты запускаются «из коробки» при наличии API-ключа. Итог курса. На выходе собран и связно работает «Shoply Support»: чат с фирменным тоном, ответы по PDF с цитатами, веб-поиск/трекинг как инструменты, агент для CSV-аналитики и финальный веб-интерфейс с API, метриками и базовой эксплуатационной дисциплиной. А больше информации о ML/AI/DS вы можете узнать в нашем тгк Data Trends AI & ML
Структура курса
Поддержка