Цель курса: создавать продакшен-готовые ИИ-агенты и RAG-системы на базе LangChain: проектировать цепочки, управлять памятью, интегрировать внешние инструменты и выстраивать стабильное и эффективное взаимодействие с моделями.
Для кого: дата-сайентисты, разработчики ИИ-решений и аналитики данных, работающие с NLP и ИИ-агентами, которым важно внедрять безопасные и управляемые решения.
Почему выбирают этот курс:
-
Полное понимание LangChain и его роли в разработке LLM-систем.
-
Построение пайплайнов: цепочки, память, промпты и управление контекстом.
-
Реализация RAG: векторные базы, retrievers и интеграция внешних данных.
-
Разработка ИИ-агентов и мультиагентных систем с использованием Tools и API.
-
Продвинутые практики: fine-tuning, локальные LLM, Agentic RAG.
-
Тестирование, отладка и мониторинг (LangSmith, LangGraph).
-
Деплой и вывод LLM-решений в продакшен.