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Intelligent Retrieval and Agent Architectures with LangChain

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Intelligent Retrieval and Agent Architectures with LangChain

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Generative AI with LangChain“

Dozent: Packt - Course Instructors

Bei enthalten

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3 Module

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Stufe Fortgeschritten

Empfohlene Erfahrung

4 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

3 Module

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Stufe Fortgeschritten

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Was Sie lernen werden

Build intelligent RAG systems and implement advanced vector indexing for scalable solutions.
Design and deploy intelligent agents and multi-agent systems using LangChain.
Implement error handling, consensus mechanisms, and advanced reasoning for reliable AI applications.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Document Management
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Agentic systems
Kategorie: Tool Calling
Kategorie: Embeddings
Kategorie: Retrieval-Augmented Generation

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: LangGraph
Kategorie: AI Orchestration
Kategorie: Vector Databases
Kategorie: Model Context Protocol
Kategorie: OpenAI
Kategorie: LangChain
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Agentic Workflows

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Juni 2026

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3 Aufgaben

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Generative AI with LangChain“

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In diesem Kurs gibt es 3 Module

In this course, you'll master the design and implementation of retrieval-augmented generation (RAG) systems and intelligent agents using LangChain. You’ll explore key techniques such as advanced vector indexing, document chunking, and the creation of custom tools to build scalable AI solutions.

Through practical examples, you will learn to deploy sophisticated, production-ready AI systems that can solve complex, real-world tasks. The course focuses on constructing intelligent agents and advanced multi-agent systems, ensuring your applications are both reliable and scalable. What makes this course unique is its combination of theoretical knowledge with practical, hands-on learning. You will engage with real-world scenarios and detailed walkthroughs that prepare you to deploy AI-driven solutions confidently. This course is ideal for developers, AI professionals, and engineers looking to build intelligent systems. Familiarity with software development and AI concepts is recommended. This course is part two of a three-course Specialization designed to provide a comprehensive learning pathway in this subject area. While it delivers standalone value and practical skills, learners seeking a more integrated and in-depth progression may benefit from completing the full Specialization.

This module explores how Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems enhance language models by integrating external knowledge sources. Learners will examine the architecture and components of RAG pipelines, including vector indexing, document chunking, and advanced retrieval techniques. Practical applications, such as building a corporate documentation chatbot, are also covered.

Das ist alles enthalten

1 Video8 Lektüren1 Aufgabe

1 VideoInsgesamt 1 Minute

Overview1 Minute

8 LektürenInsgesamt 78 Minuten

Introduction5 Minuten
Components of a RAG System4 Minuten
From Embeddings to Search9 Minuten
Vector Indexing Strategies7 Minuten
Breaking Down the RAG Pipeline7 Minuten
Document-specific Chunking7 Minuten
Advanced RAG Techniques21 Minuten
Developing a Corporate Documentation Chatbot18 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 16 Minuten

Building Intelligent RAG Systems16 Minuten

This module explores how to build intelligent agentic applications using large language models (LLMs) and LangChain. Learners will discover how to integrate, define, and customize tools, handle errors, and leverage advanced tool-calling strategies to enable agents to interact with the world and solve complex tasks. Practical examples and best practices for planning, workflow management, and robust agent design are included.

Das ist alles enthalten

1 Video9 Lektüren1 Aufgabe

1 VideoInsgesamt 1 Minute

Overview1 Minute

9 LektürenInsgesamt 53 Minuten

Introduction7 Minuten
Tools in LangChain5 Minuten
ReACT4 Minuten
Defining Tools8 Minuten
Custom Tools8 Minuten
Error Handling4 Minuten
Advanced Tool-Calling Capabilities7 Minuten
Tool Node5 Minuten
Plan and Solve Agent5 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 16 Minuten

Enhancing LLM Capabilities with Tools and Planning16 Minuten

This module explores advanced techniques for designing and orchestrating intelligent agents, including multi-agent collaboration, consensus mechanisms, and reasoning path decomposition. Learners will gain hands-on experience with frameworks like LangGraph and LangChain, and discover how algorithms such as Monte Carlo Tree Search can optimize agent decision-making. By the end, you'll understand how to build, manage, and deploy sophisticated agentic applications.

Das ist alles enthalten

1 Video7 Lektüren1 Aufgabe

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Dozent

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.

If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.

Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.