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Gen AI - RAG Application Development using LangChain

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Gen AI - RAG Application Development using LangChain

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Was Sie lernen werden

  • Gain expertise in LangChain and its various components to build AI applications

  • Learn to integrate vector databases and embeddings into language model applications

  • Master the concepts of Retrieval-Augmented Generation (RAG) for enhanced language processing

  • Develop conversational memory features to maintain context in multi-turn AI interactions

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Agentic systems
  • Kategorie: Tool Calling
  • Kategorie: Embeddings
  • Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
  • Kategorie: Document Management
  • Kategorie: Generative AI Agents

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Agentic Workflows
  • Kategorie: Query Languages
  • Kategorie: Vector Databases

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5 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

In diesem Kurs gibt es 3 Module

In this module, we will introduce the course objectives and key topics, including large language models, the LangChain framework, and prompts. You will learn how to set up your development environment, install dependencies, and gain practical insights into using Google Gemini LLM. Finally, you'll dive into hands-on coding with a simple prompt chaining demo to start building your own applications.

Das ist alles enthalten

8 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

In this module, we will cover key LangChain concepts, starting with prompt templates and agents to advanced topics like document loaders, output parsers, and vector databases. You’ll also build your first Retrieval-Augmented Generation (RAG) application, work with different chain types, and learn the LangChain Expression Language (LCEL) for query construction. By the end of this module, you'll have a solid understanding of LangChain and the ability to write and execute your own LangChain programs.

Das ist alles enthalten

10 Videos1 Aufgabe

In this module, we will cover key LangChain concepts, including prompt templates, agents, and tools. You’ll explore language embeddings and vector databases, build a Retrieval-Augmented Generation (RAG) application, and learn to write your first LangChain program. By the end of this module, you'll have a comprehensive understanding of how to utilize LangChain for building advanced AI applications.

Das ist alles enthalten

8 Videos3 Aufgaben

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Häufig gestellte Fragen