Gatsby
ВЕЧНЫЙ
- Регистрация
- 10 Окт 2018
- Сообщения
- 56,410
- Реакции
- 296,607
[Нуну Кампос, Майо Ошин]
[БХВ] Изучаем LangChain (2026)
Практическое руководство по изучению LangChain и LangGraph для создания готовых к эксплуатации AI- и LLM-приложений.
Рассмотрены основы работы с большими языковыми моделями (LLM), извлечение и индексация данных для генерации, дополненной поиском (retrieval-augmented generation, RAG), организация памяти чат-ботов через StateGraph.
Детально разобраны когнитивные архитектуры (цепочки, маршрутизаторы, агентные циклы «планирование-действие»), построение многомодульных и мультиагентных систем.
Приведены паттерны эффективного использования LLM: структурированный вывод, потоковая передача, режимы с участием человека.
Отдельные главы посвящены развертыванию созданных приложений на платформе LangGraph — конфигурации, локальному тестированию, работе со студией LangGraph,
а также комплексной оценке приложений: трассировке и сбору обратной связи в рабочей среде.
Книга предлагает работающий код, примеры оптимизации индексации и приемы трансформации запросов.
Для разработчиков AI- и LLM-приложений
Если вы хотите создавать готовые к работе AI-приложения, способные рассуждать и получать внешние данные для понимания контекста,
вам нужно освоить LangChain — популярный фреймворк и платформу для разработки, запуска и управления агентными приложениями.
LangChain используется многими ведущими компаниями, включая Zapier, Replit, Databricks и многими другими.
Это руководство — незаменимый ресурс для разработчиков, знающих Python или JavaScript, но только начинающих осваивать мощь искусственного интеллекта.
Авторы подробно и понятно объясняют работу с LangChain через практические советы и уроки.
Начиная с базовых понятий, книга покажет вам, как шаг за шагом построить полноценного AI-агента, использующего ваши данные.
Подробнее:
Скачать:
[БХВ] Изучаем LangChain (2026)
Практическое руководство по изучению LangChain и LangGraph для создания готовых к эксплуатации AI- и LLM-приложений.
Рассмотрены основы работы с большими языковыми моделями (LLM), извлечение и индексация данных для генерации, дополненной поиском (retrieval-augmented generation, RAG), организация памяти чат-ботов через StateGraph.
Детально разобраны когнитивные архитектуры (цепочки, маршрутизаторы, агентные циклы «планирование-действие»), построение многомодульных и мультиагентных систем.
Приведены паттерны эффективного использования LLM: структурированный вывод, потоковая передача, режимы с участием человека.
Отдельные главы посвящены развертыванию созданных приложений на платформе LangGraph — конфигурации, локальному тестированию, работе со студией LangGraph,
а также комплексной оценке приложений: трассировке и сбору обратной связи в рабочей среде.
Книга предлагает работающий код, примеры оптимизации индексации и приемы трансформации запросов.
Для разработчиков AI- и LLM-приложений
Если вы хотите создавать готовые к работе AI-приложения, способные рассуждать и получать внешние данные для понимания контекста,
вам нужно освоить LangChain — популярный фреймворк и платформу для разработки, запуска и управления агентными приложениями.
LangChain используется многими ведущими компаниями, включая Zapier, Replit, Databricks и многими другими.
Это руководство — незаменимый ресурс для разработчиков, знающих Python или JavaScript, но только начинающих осваивать мощь искусственного интеллекта.
Авторы подробно и понятно объясняют работу с LangChain через практические советы и уроки.
Начиная с базовых понятий, книга покажет вам, как шаг за шагом построить полноценного AI-агента, использующего ваши данные.
- Используйте возможности генерации, дополненной поиском (retrieval-augmented generation, RAG) для повышения точности моделей LLM с помощью внешних актуальных данных.
- Разрабатывайте и развертывайте AI-приложения, которые взаимодействуют с пользователями осмысленно и с учетом контекста.
- Применяйте мощную архитектуру агентов с LangGraph.
- Интегрируйте сторонние API и инструменты для расширения функциональности своих AI-приложений.
- Отслеживайте, тестируйте и оценивайте AI-приложения для повышения их производительности.
- Разберитесь в основах разработки LLM-приложений и в их использовании с LangChain.
Подробнее:
Скрытое содержимое доступно для зарегистрированных пользователей!
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.