Bygg kontextmedvetna AI-applikationer med LangChain, RAG och vektordatabaser
Retrieval Augmented Generation (RAG) löser en central begränsning hos stora språkmodeller: de kan inte komma åt era privata data eller dokument. Det här utbildningsspåret lär er att kombinera LangChains orkestreringslager, embeddingmodeller och vektordatabaser, så att era applikationer kan hämta rätt kontext när en fråga ställs och skicka den till en LLM – vilket ger korrekta, förankrade svar i stället för hallucinationer. Färdigheterna är direkt användbara för chattbotar över intern dokumentation, semantiska sökmotorer och AI-pipelines i produktion.
Det här lär ni er
Ni börjar med hur LLM:er och RAG fungerar på ett konceptuellt plan och går sedan vidare till LangChains centrala abstraktioner: kedjor, prompter och minne. Därefter behandlar ni dokumentinläsning, textuppdelning och hela embedding-pipelinen som omvandlar råtext till vektorer lagrade i en vektordatabas. Ni bygger och utvärderar en komplett RAG-applikation, anpassar LangChain-komponenter och hanterar säkerhetsmässiga och etiska risker som är särskilda för hämtningssystem. Avancerade moduler täcker hybrida och täta hämtningsstrategier, den interna arkitekturen hos vektordatabaser som Pinecone, Weaviate och Chroma samt de praktiska frågor – fördröjning, kostnad och övervakning – som uppstår när RAG tas i produktion. Spåret avslutas med agentiska RAG-mönster, där själva hämtaren blir ett verktyg som en LLM dynamiskt kan anropa.
Lärandespåret
Tolv kurser går från A1 till C2. De två första kurserna (A1–A2) lägger grunderna: först koncept inom LLM och RAG och sedan LangChains byggstenar. Kurserna på B-nivå (B1–B2) behandlar dokumentbearbetning, embeddings, grunderna i vektordatabaser, en komplett cykel för att bygga och utvärdera RAG, anpassning av komponenter samt säkerhetsaspekter. C1-kurserna går vidare till avancerade hämtningsmetoder och en djupgående genomgång av vektordatabasarkitekturer och avslutas med Att sätta RAG-system i produktion. De två avslutande C2-kurserna – Agentisk RAG och verktygsintegrering och Avancerade användningsområden för RAG och framtida trender – täcker arbetsflöden med flera agentsteg och nya mönster inom den främsta tillämpade LLM-utvecklingen.
Så fungerar det
Varje kurs är uppdelad i korta, fokuserade lektioner som ni genomför i den inbyggda kodeditorn med återkoppling i realtid. En AI-handledare finns tillgänglig när ni kör fast, och övningarna bygger på realistiska scenarier – att läsa in riktiga dokument, ställa frågor till aktiva vektorlager och felsöka hämtningspipelines – så att färdigheterna direkt kan användas i produktionsarbete.
