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
Программы обучения
Этот курс можно пройти отдельно или в составе одной из программ.
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.
Автор курса
Разрабатываю образовательные материалы по программированию, машинному обучению и анализу данных. Темы: Python-разработка, аналитика, ML-инструменты (LangChain, vector databases, AI agents), компьютерное зрение. Стараюсь объяснять технические концепции понятно и структурировано. Ранее преподавал на Stepik и обучил более 2000 студентов. Мой профиль на Stepik - https://stepik.org/users/273781420/profile Мой телеграм для связи @alexey_latorn
Брал курс под конкретную задачу - нужно было сделать RAG по документации. Нормально прошёл модули 3-4 про RAG и гибридный поиск, остальное пока пропустил (только тестики порешал). Собрал что нужно было за пару дней - бот отвечает по PDF с цитатами источников. Работает, коллеги довольны. Планирую вернуться к модулям про агентов когда понадобится. Удобно что можно проходить точечно, а не всё подряд.
Отличный курс - здесь подробно разобрали множество подводных камней при создании чат ботов с использованием LLM. О большей части случаев даже не задумывался. Рекомендую, этот курс съэкономит вам кучу времени и нервов)
Вполне неплохо. Тесты есть как легкие, так и с заковыркой + есть интересные задачи с ручной проверокй. В комментариях отвечают несколько человек, то есть над курсом реально работают. Теория понятная, но бывают баги - благо их правят в отличичие от многих курсов.
Хороший практический курс. Хотелось бы, чтобы тема guardrails была раскрыта более подробно.
Поддержка
