Buduj aplikacje AI świadome kontekstu z LangChain, RAG i bazami danych wektorowych
Retrieval Augmented Generation (RAG) rozwiązuje fundamentalne ograniczenie dużych modeli językowych: nie mogą one uzyskać dostępu do Twoich prywatnych danych ani dokumentów. Ta ścieżka nauczy Cię łączyć warstwę orkiestracji LangChain, modele osadzania i bazy danych wektorowych, dzięki czemu Twoje aplikacje będą mogły pobrać odpowiedni kontekst w momencie zapytania i przekazać go do LLM — generując dokładne, ugruntowane odpowiedzi zamiast halucynacji. Te umiejętności można bezpośrednio zastosować do chatbotów na bazie wewnętrznej dokumentacji, wyszukiwarek semantycznych i produkcyjnych potoków AI.
Co się nauczysz
Zaczniesz od zrozumienia, jak LLM i RAG działają koncepcyjnie, a następnie przejdziesz do kluczowych abstrakcji LangChain: chains, prompts i memory. Stąd będziesz obejmować ładowanie dokumentów, dzielenie tekstu na części i pełny pipeline osadzania, który przekształca surowy tekst na wektory przechowywane w bazie danych wektorowej. Budujesz i oceniasz kompletną aplikację RAG, dostosowujesz komponenty LangChain i poruszasz kwestie bezpieczeństwa i etyki specyficzne dla systemów retrieval. Zaawansowane moduły obejmują hybrydowe i gęste strategie retrieval, wewnętrzne architektury baz danych wektorowych takich jak Pinecone, Weaviate i Chroma, oraz operacyjne aspekty — opóźnienie, koszt, monitoring — związane z wdrażaniem RAG do produkcji. Ścieżka kończy się wzorcami agentic RAG, w których retriever sam staje się narzędziem, które LLM może dynamicznie wywołać.
Ścieżka uczenia
Dwanaście kursów przechodzi od A1 przez C2. Pierwsze dwa kursy (A1–A2) ustalają fundamenty: koncepcje LLM i RAG, a następnie bloki budujące LangChain. Kursy poziomu B (B1–B2) obejmują przetwarzanie dokumentów, osadzanie, podstawy baz danych wektorowych, pełny cykl budowania i oceny RAG, dostosowywanie komponentów i kwestie bezpieczeństwa. Kursy C1 przechodzą do zaawansowanych technik retrieval i pogłębiają się w architekturze baz danych wektorowych, kończąc się na Wdrażaniu systemów RAG do produkcji. Dwa capstone'y C2 — Agentic RAG i integracja narzędzi oraz Zaawansowane przypadki użycia RAG i przyszłe trendy — obejmują wieloetapowe przepływy pracy agentów i pojawiające się wzorce na granicy stosowanego inżynierii LLM.
Jak to działa
Każdy kurs podzielony jest na krótkie, ukierunkowane lekcje, które ukończyć można w wbudowanym edytorze kodu z informacją zwrotną w czasie rzeczywistym. Tutor AI jest dostępny, gdy napotkasz problemy, a ćwiczenia oparte są na realistycznych scenariuszach — ładowaniu prawdziwych dokumentów, wysyłaniu zapytań do działających baz danych wektorowych i debugowaniu potoków retrieval — dzięki czemu umiejętności przenoszą się bezpośrednio do pracy produkcyjnej.