Bygg kontekstbevisste AI-applikasjoner med LangChain, RAG og vektordatabaser
Retrieval Augmented Generation (RAG) løser en sentral begrensning ved store språkmodeller: De har ikke tilgang til private data eller dokumenter. Dette læringsløpet lærer Dem å kombinere orkestreringslaget i LangChain, embeddingmodeller og vektordatabaser, slik at applikasjonene kan hente riktig kontekst når forespørselen kommer og gi den videre til en LLM. Resultatet blir nøyaktige svar med forankring i datagrunnlaget, i stedet for hallusinasjoner. Ferdighetene kan brukes direkte til chatboter over intern dokumentasjon, semantiske søkemotorer og AI-pipelines i produksjon.
Dette lærer De
De begynner med de grunnleggende prinsippene for hvordan LLM-er og RAG fungerer, før De går videre til kjerneabstraksjonene i LangChain: kjeder, prompter og minne. Deretter lærer De om innlasting av dokumenter, oppdeling av tekst og hele embedding-pipelinen som gjør råtekst om til vektorer lagret i en vektordatabase. De bygger og evaluerer en komplett RAG-applikasjon, tilpasser LangChain-komponenter og håndterer sikkerhetsmessige og etiske risikoer som er spesifikke for hentingssystemer. Avanserte moduler dekker hybride og tette hentingsstrategier, den interne arkitekturen til vektordatabaser som Pinecone, Weaviate og Chroma samt driftsmessige hensyn – latenstid, kostnader og overvåking – ved å sette RAG i produksjon. Læringsløpet avsluttes med agentiske RAG-mønstre, der selve hentingskomponenten blir et verktøy som en LLM kan kalle dynamisk.
Læringsløpet
Tolv kurs går fra A1 til C2. De to første kursene (A1–A2) etablerer grunnlaget: konsepter innen LLM og RAG, etterfulgt av byggesteinene i LangChain. B-kursene (B1–B2) dekker dokumentbehandling, embeddings, grunnleggende vektordatabaser, en komplett syklus for bygging og evaluering av RAG, tilpasning av komponenter og sikkerhetshensyn. C1-kursene går videre til avanserte henteteknikker og en grundig gjennomgang av arkitekturer for vektordatabaser, og avsluttes med RAG-systemer i produksjon. De to C2-avslutningskursene – Agentisk RAG og integrasjon av verktøy og Avanserte bruksområder for RAG og fremtidige trender – dekker arbeidsflyter for agenter i flere trinn og nye mønstre innen anvendt LLM-utvikling.
Slik fungerer det
Hvert kurs er delt inn i korte, fokuserte leksjoner som De fullfører i den innebygde kodeeditoren, med tilbakemeldinger i sanntid. En AI-veileder er tilgjengelig når De står fast, og øvelsene bygger på realistiske scenarier – innlasting av faktiske dokumenter, spørringer mot aktive vektorlager og feilsøking av hentingspipelines – slik at ferdighetene kan brukes direkte i produksjonsarbeid.
