This LangChain for Advanced Generative AI Workflows course equips you with the skills to build scalable, retrieval-augmented applications using large language models. Begin with foundational concepts—learn how Model I/O, document loaders, and text splitters prepare and structure data for GenAI tasks. Progress to embedding techniques and vector stores for efficient semantic search and data retrieval. Master LangChain’s retrieval methods and chain types such as Sequential, Stuff, Refine, and Map Reduce to manage complex workflows. Conclude with LangChain Memory and Agents—develop context-aware systems and integrate local LLMs like Falcon for real-world applications.
LangChain Course for LLM Application Development
LangChain Course for LLM Application Development
Ce cours fait partie de Spécialisation LLM Application Engineering and Development Certification
Instructeur : Priyanka Mehta
Inclus avec 
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Débutant
Expérience recommandée
8 heures pour terminer
3 semaines à 2 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Use LangChain document loaders, text splitters, and parsers for processing unstructured data
Implement embeddings and vector stores to enable semantic search and retrieval
Build advanced workflows with LangChain chains like Sequential and Map Reduce
Create dynamic, context-aware applications using memory and agent components
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Generative AI Agents
- Catégorie : Agentic systems
- Catégorie : Prompt Engineering
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : Semantic Web
- Catégorie : Text Mining
- Catégorie : Unstructured Data
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Large Language Modeling
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
juillet 2025
Évaluations
13 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation LLM Application Engineering and Development Certification
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 4 modules dans ce cours
Explore the foundations of Model I/O and document processing in LangChain. Learn how prompts, language models, and output parsers interact within chatbot workflows. Understand how to use document loaders and text splitters to process unstructured data. Gain hands-on experience with LangChain components through demos covering document types, loading strategies, and text splitting methods.
Inclus
8 vidéos1 lecture4 devoirs
Learn how embeddings and vector stores power search and retrieval in Generative AI applications. Explore the fundamentals of embeddings, their role in representing text, and how they connect to vector databases. Understand how to use text embedding models and VectorStore for efficient data querying. Get hands-on with LangChain demos using loaders, text splitters, and embeddings.
Inclus
4 vidéos3 devoirs
Master LangChain Retrieval and Chains to enhance your Generative AI workflows. Learn how LangChain Retrievers locate relevant data and how different chain types such as Sequential, Stuff, Refine, and Map Reduce to process and manage information. Explore real-world applications with demos, including how to build Sequential Chains for streamlined AI-driven task execution.
Inclus
5 vidéos3 devoirs
Explore LangChain Memory and Agents to build dynamic, context-aware GenAI applications. Learn the types of memory in LangChain and how they enable conversational continuity. Understand how agents make decisions and interact with tools. Gain hands-on experience creating LangChain agents, using memory, and running local Falcon LLM models in real-world AI workflows.
Inclus
6 vidéos3 devoirs
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Offert par
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
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Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
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Foire Aux Questions
To build LLM applications with LangChain, you use its modular components like prompts, chains, memory, and agents to connect language models with tools, documents, and APIs. LangChain enables context-aware, multi-step reasoning in your applications.
The best LLM course covers foundational concepts, prompt engineering, model integration (like GPT or Flan T5), and hands-on tools such as LangChain or Hugging Face. Look for practical projects that demonstrate real-world use cases.
A LangChain course teaches how to use the LangChain framework to build generative AI workflows and applications using large language models. It covers components like chains, memory, embeddings, and agents to create intelligent, scalable solutions.
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