RAG und Agentic AI mit LangChain, LangGraph und LangSmith

Da KI-Anwendungen von einfachen Chat-Schnittstellen zu anspruchsvollen Unternehmenstools übergehen, ist die Fähigkeit, große Sprachmodelle mit externen Daten zu verbinden, von entscheidender Bedeutung.Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch den Prozess des Entwurfs und der Erstellung robuster Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Systeme, die genaue, kontextbezogene Antworten liefern. Sie beginnen mit den Kernkonzepten der Datenaufnahme, Einbettungen und Vektordatenbanken, bevor Sie zu erweiterten Abrufstrategien übergehen.Durch die Erforschung moderner Orchestrierungswerkzeuge wechseln Sie von einfachen Abfrage-Antwort-Pipelines zu komplexen, autonomen Multi-Agent-Architekturen, die ihre eigenen Fehler planen, reflektieren und korrigieren können. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegende Architektur von RAG, einschließlich Dokumenten-Chunking, Einbettungserzeugung und Vektordatenbankspeicherung. - Implementieren Sie erweiterte Abruftechniken wie Hybridsuche, Reranking und multimodale RAG, um die Antwortgenauigkeit zu verbessern. - Erstellen Sie zustandsfähige, Multi-Agent-AI-Workflows mit LangGraph, um eine autonome Entscheidungsfindung und Planung zu ermöglichen. - Konfigurieren Sie Evaluierungs-, Debugging- und Performance-Tracking-Pipelines mit LangSmith, um Ihr System in der Produktion zu überwachen. - Wenden Sie Selbstkorrektur und adaptive Routing-Muster an, damit Ihre KI-Agenten ihre eigenen Quellen und Argumentationen validieren können. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und den Grundlagen der semantischen Suche. Durch praktische Codebeispiele werden Sie systematisch zu erweiterten agentischen Workflows führen. Sie lesen klare Erklärungen, analysieren produktionsbereite Code-Snippets und führer schriftliche Übungen durch, um Ihr Verständnis zu festigen. Dieser Kurs richtet sich an Softwareentwickler, Datenpraktiker und KI-Enthusiasten, die KI-Anwendungen auf Produktionsniveau erstellen möchten.Grundlegende Kenntnisse in Python sind hilfreich, aber es sind keine Vorkenntnisse mit LangChain, LangGraph oder RAG erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die nächste Generation kontextsensitiver KI-Systeme zu meistern.