RAG en Agentic AI met LangChain, LangGraph en LangSmith

Naarmate AI-toepassingen overgaan van eenvoudige chatinterfaces naar geavanceerde bedrijfshulpmiddelen, is de mogelijkheid om grote taalmodellen te koppelen aan externe gegevens cruciaal.Deze tekstgebaseerde cursus leidt u door het proces van het ontwerpen en bouwen van robuuste Retrieval-Augmented Generation (RAG) -systemen die nauwkeurige, contextbewuste antwoorden leveren. Je begint met de kernconcepten van data-inname, embeddings en vectordatabases voordat je doorgaat naar geavanceerde ophaalstrategieën.Door moderne orkestratietools te verkennen, ga je van eenvoudige query-responspijpleidingen naar complexe, autonome multi-agentarchitecturen die hun eigen fouten kunnen plannen, reflecteren en corrigeren. Wat je leert: - Begrijp de fundamentele architectuur van RAG, inclusief document chunking, embedding generation en vector database opslag. - Implementeer geavanceerde ophaaltechnieken zoals hybride zoeken, herrangschikking en multimodale RAG om de responsnauwkeurigheid te verbeteren. - Bouw stateful, multi-agent AI-workflows met LangGraph om autonome besluitvorming en planning mogelijk te maken. - Configureer evaluatie-, foutopsporings- en prestatietrackingpijpleidingen met LangSmith om uw systeem in productie te bewaken. - Pas zelfcorrectie en adaptieve routingpatronen toe, zodat uw AI-agenten hun eigen bronnen en redenering kunnen valideren. De cursus begint met essentiële terminologie en de basisprincipes van semantisch zoeken, en gaat systematisch verder met praktische codevoorbeelden tot geavanceerde agentic workflows.U leest duidelijke uitleg, analyseert productieklare codefragmenten en voltooit schriftelijke oefeningen om uw begrip te versterken. Deze cursus is bedoeld voor softwareontwikkelaars, data-beoefenaars en AI-enthousiastelingen die productie-grade AI-toepassingen willen bouwen.Basiskennis van Python is nuttig, maar er is geen eerdere ervaring met LangChain, LangGraph of RAG vereist. Begin vandaag nog met lezen om de volgende generatie contextbewuste AI-systemen onder de knie te krijgen.