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Intelligent Retrieval and Agent Architectures with LangChain

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Intelligent Retrieval and Agent Architectures with LangChain

Ce cours fait partie de Spécialisation "Generative AI with LangChain"

Instructeur : Packt - Course Instructors

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niveau Avancées

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Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

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

Outils que vous découvrirez

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

Détails à connaître

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juin 2026

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3 devoirs

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Il y a 3 modules dans ce cours

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.

Inclus

1 vidéo8 lectures1 devoir

1 vidéoTotal 1 minute

Overview1 minute

8 lecturesTotal 78 minutes

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

1 devoirTotal 16 minutes

Building Intelligent RAG Systems16 minutes

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.

Inclus

1 vidéo9 lectures1 devoir

1 vidéoTotal 1 minute

Overview1 minute

9 lecturesTotal 53 minutes

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

1 devoirTotal 16 minutes

Enhancing LLM Capabilities with Tools and Planning16 minutes

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.

Inclus

1 vidéo7 lectures1 devoir

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Instructeur

Packt - Course Instructors

Packt

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Advance Multi-Agent Systems & Production AI with LangSmith
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Statut : Essai gratuit
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Applied Agentic AI Pipelines with LangChain
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Statut : Essai gratuit
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Fundamentals of AI Agents Using RAG and LangChain
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Statut : Essai gratuit
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Introduction to Retrieval Augmented Generation (RAG)
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