LangChain: создание ИИ агентов для бизнеса на Python

🧑‍🎓 Как проходит обучение Теория Большая часть курса – это короткие видео-уроки, в которых мы шаг за шагом осваиваем работу с LangChain. По необходимости мы добавляем схемы и сопроводительные материалы. Практика (5 проектов в портфолио) Практика состоит из двух частей: Решение тестовых заданий на понимание материалов. Разработка мини-проектов: Игра с LLM. Инструменты для работы с файлами или базой данных. RAG-сервис поиска по информации. Цепочка для генерации сложных многоступенчатых ответов. Выпускной агент. 🛟 Поддержка Наш ключевой принцип – поддержка до победного. Пока вы с нами мы будем отвечать на все вопросы и помогать дойти до самого конца. 👩‍💼 Оплата от компании и корпоративное обучение LangChain активно используется в корпоративном мире (в том числе в России), поэтому если вы хотите отправить ваших сотрудников на освоение современного инструмента или хотите пройти курс самостоятельно, но с оплатой от работодателя, то можете написать нам на info@shultais.education Среди наших клиентов Райффайзен Банк, ВТБ, Мегафон, Билайн, Газпромбанк, Казахстанская фондовая биржа и другие компании, включая конструкторов подводных лодок, но их название мы не можем написать. 🤖 Что такое LangChain и зачем его используют LangChain – это фреймворк для создания полностью управляемых агентов, которые можно использовать в бизнесе. LangChain не привязан к конкретным LLM и поэтому его можно запускать в российских компаниях, подключив либо локальные модели, либо через модели Яндекса и Сбера (в курсе мы разберем как подключаться к суверенным и национальным сервисам 🇷🇺). Также LangChain позволяет подключать собственные инструменты и функции, которые вы полностью контролируете, а значит мы можете безопасно использовать агентов в prodcuction-среде. 🔥 На основе LangChain строятся RAG-цепочки, которые позволяют обогащать LLM-модели вашим данными без дорого обучения. Вы буквально можете настроить работу ИИ с вашими корпоративными документами и инструкциями на стандартном железе.