In diesem Modul richten wir eine vollständige Entwicklungsumgebung für die Erstellung von LangChain-Anwendungen ein, indem wir Ihren OpenAI-API-Schlüssel konfigurieren, Python installieren und Visual Studio Code mit den erforderlichen Erweiterungen einrichten. Am Ende dieses Moduls verfügen Sie über eine voll funktionsfähige Arbeitsumgebung, die für die Entwicklung, das Testen und die Bereitstellung von KI-gestützten Anwendungen bereit ist.

In diesem Modul schaffen wir eine solide konzeptionelle Grundlage, indem wir uns mit großen Sprachmodellen (Large Language Models), dem LangChain-Ökosystem, der Architektur der Version 1.0 sowie den zentralen Bausteinen – darunter Komponenten, Ketten und Agenten – befassen. Außerdem lernen Sie, wie Sie mehrere LLM-Anbieter konfigurieren, um flexible und skalierbare KI-Anwendungen zu entwickeln.

In diesem Modul werden wir untersuchen, wie Prompt-Vorlagen und Nachrichtenstrukturen das Verhalten von LLMs und die Qualität ihrer Antworten beeinflussen. Anhand detaillierter Erläuterungen und praktischer Übungen lernen Sie, wiederverwendbare Prompts zu entwerfen, die die Konsistenz, Wartbarkeit und Leistung in verschiedenen KI-Anwendungen verbessern.

In diesem Modul lernen wir, wie man die Rohdaten aus Sprachmodellen mithilfe von LangChain-Ausgabeparsern in strukturierte, zuverlässige und validierte Daten umwandelt. Sie werden mit verschiedenen Parsertypen, Modellkonfigurationen und Pydantic-basierter Validierung arbeiten, um produktionsreife KI-Workflows zu erstellen.

In diesem Modul werden wir uns mit der LangChain Expression Language (LCEL) vertraut machen und dabei lernen, wie man effiziente, modulare und skalierbare KI-Pipelines aufbaut. Sie werden sich mit ausführbaren Ketten, Streaming-Antworten, Schema-Prüfung, Verzweigungslogik, paralleler Ausführung und Debugging-Techniken befassen, um produktionsreife Workflows zu erstellen.

In diesem Modul werden wir untersuchen, wie Sprachmodelle mithilfe von Speicher den Kontext über Gespräche und Arbeitsabläufe hinweg aufrechterhalten können. Sie werden verschiedene Speicherstrategien implementieren, darunter Fenster-, Zusammenfassungs-, persistenter und Multi-Session-Speicher, um intelligentere und kontextbewusstere KI-Anwendungen zu entwickeln.

In diesem Modul lernen wir, wie man Dokumente für LLM-Anwendungen effizient einliest, organisiert und vorverarbeitet. Sie werden sich mit Dokumentenladern, Chunking-Strategien und Splittern mit Spezialisierung befassen, die die semantische Struktur bewahren und gleichzeitig die Abrufleistung optimieren.

In diesem Modul werden wir untersuchen, wie Embeddings und Vektordatenbanken die semantische Suche und RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation) unterstützen. Sie werden Embeddings generieren, diese durch Caching optimieren, Chroma-Vektorspeicher konfigurieren, Metadatenfilter anwenden und effiziente Abruf-Pipelines aufbauen.

In diesem Modul werden wir fortgeschrittene RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation) entwickeln, indem wir leistungsstarke Abruftechniken mit modernen Sprachmodellen kombinieren. Sie werden grundlegende und fortgeschrittene RAG-Pipelines, strukturierte Ausgaben, hybride Suche, kontextbezogene Komprimierung, den Abruf von übergeordneten Dokumenten sowie Strategien für den Abruf mehrerer Suchanfragen implementieren, um die Qualität und Genauigkeit der Antworten zu verbessern.

In diesem Modul werden wir uns mit LangGraph befassen, der nächsten Entwicklungsstufe der agentenbasierten KI-Entwicklung, indem wir graphenbasierte Workflows mit Knoten, Kanten, Routing-Mustern, Schleifen und akkumuliertem Zustand erstellen. Außerdem werden Sie „Human-in-the-Loop“-Workflows implementieren, die eine bessere Kontrolle, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit für fortgeschrittene KI-Systeme ermöglichen.

In diesem Modul werden wir alles, was Sie gelernt haben, anwenden, um einen intelligenten Q&A-Bot von Grund auf neu zu entwickeln. Sie werden die Projektarchitektur entwerfen, die gesamte Anwendung implementieren und LangChain-Komponenten, Abrufmechanismen sowie das Konversationsgedächtnis in eine praktische, praxisnahe Lösung integrieren.

In diesem Modul werden wir einen produktionsreifen KI-Rechercheassistenten entwickeln, der Informationen erfassen, relevante Inhalte abrufen, Zusammenfassungen erstellen und strukturierte Antworten generieren kann. Sie werden fortgeschrittene LangChain-Funktionen mit persistenter Speicherung kombinieren, um einen intelligenten Rechercheassistenten zu entwickeln.

In diesem Modul werden wir eine praxisnahe multimodale KI-Anwendung entwickeln, die mithilfe von Bildbeschriftungen und Sprachmodellen Bilder von Lebensmitteln in Rezepte umwandelt. Sie werden Modelle von Hugging Face integrieren, eine Text-zu-Sprache-Funktion hinzufügen und ein interaktives Streamlit-Frontend entwickeln, um die End-to-End-Anwendung fertigzustellen.

In diesem Modul schließen wir den Kurs ab und befassen uns mit den nächsten Schritten auf Ihrem Weg zur KI-Entwicklung. Sie lernen fortgeschrittene Themen, empfohlene Projekte und Lernressourcen kennen, die Ihnen dabei helfen werden, Ihr Fachwissen in den Bereichen LangChain, LLMs und moderne KI-Anwendungsentwicklung weiter auszubauen.