Курс на Stepik
Обложка курса «LangChain 1.0.x: c нуля до продакшн LLM-приложений» на Stepik
8 990 ₽

LangChain 1.0.x: c нуля до продакшн LLM-приложений ★ 4.556

Открыть на
STEPIK.ORG

Практический курс по LangChain. Соберёте продакшн LLM-бота: RAG по PDF с цитатами, веб-поиск и трекинг заказов, многошаговый агент для анализа CSV и финальное веб-приложение (UI + API). Плюс профессиональные блоки: PromptOps и версионирование промптов, метрики качества RAG, гибридный поиск с реранком, observability/стоимость, надёжность (ретраи, таймауты), guardrails и отдельный модуль по LangGraph для устойчивых workflow. P.S. Полностью обновили материалы на актуальную версию LangChain

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «LangChain 1.0.x: c нуля до продакшн LLM-приложений»Учеников на курсе 325
Сертификаты, выданные на курсе «LangChain 1.0.x: c нуля до продакшн LLM-приложений»Сертификатов выдано 43
Отзывы о курсе «LangChain 1.0.x: c нуля до продакшн LLM-приложений»Отзывов получено 9
Рейтинг курса «LangChain 1.0.x: c нуля до продакшн LLM-приложений»Рейтинг курса 4.556
Уроки в курсе «LangChain 1.0.x: c нуля до продакшн LLM-приложений»Количество уроков 44
Тесты в курсе «LangChain 1.0.x: c нуля до продакшн LLM-приложений»Количество квизов 195
Задачи с кодом в курсе «LangChain 1.0.x: c нуля до продакшн LLM-приложений»Количество задач с кодом 38
Время прохождения курса «LangChain 1.0.x: c нуля до продакшн LLM-приложений»Время прохождения курса —
Стоимость курса «LangChain 1.0.x: c нуля до продакшн LLM-приложений»Стоимость курса 8 990 ₽ —
Обновления курса «LangChain 1.0.x: c нуля до продакшн LLM-приложений»Обновления курса — —
Дата публикации курса «LangChain 1.0.x: c нуля до продакшн LLM-приложений»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «LangChain 1.0.x: c нуля до продакшн LLM-приложений»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «LangChain 1.0.x: c нуля до продакшн LLM-приложений» 7 разделов Уроки в курсе «LangChain 1.0.x: c нуля до продакшн LLM-приложений» 44 урока Тесты в курсе «LangChain 1.0.x: c нуля до продакшн LLM-приложений» 195 тестов Задачи в курсе «LangChain 1.0.x: c нуля до продакшн LLM-приложений» 38 задач Время прохождения курса «LangChain 1.0.x: c нуля до продакшн LLM-приложений» 17 ч. Последнее обновление курса «LangChain 1.0.x: c нуля до продакшн LLM-приложений» обн. 4 марта 2026

1. ChatGPT-бот в консоли

5 уроков
Открытый
1.1 Введение в большие языковые модели (LLM) и ChatGPT ↗
313
155
6м 21с
4
Открытый
1.2 Первые шаги – вызываем модель ChatGPT через API ↗
277
65
21м 38с
3
Закрытый
1.3 Знакомство с LangChain – модели и простые цепочки ↗
231
53
60м 11с
-1
Закрытый
1.4 Создание консольного ChatGPT-бота ↗
189
33
149м 41с
2
Закрытый
1.5 Обратная связь ↗
137
50
1м 8с
0

2. Prompt Engineering в LangChain

7 уроков
Закрытый
2.1 Мастерство написания запросов – основы ↗
173
18
44м 59с
3
Закрытый
2.2 Шаблоны сообщений и параметризация промптов в LangChain ↗
149
12
48м 40с
1
Закрытый
2.3 Structured output: JSON/Pydantic, строгие схемы и валидация ↗
132
11
48м 31с
2
Закрытый
2.4 PromptOps: версии промптов (YAML), флаги, A/B-эксперименты ↗
69
26
27м 22с
3
Закрытый
2.5 Few-shot примеры – обучаем на лету через подсказки ↗
62
10
19м 33с
0
Закрытый
2.6 Настройка тональности и персонажа AI ↗
57
35
12м 1с
1
Закрытый
2.7 Оценка стиля: LLM-оценка + правила, отчёт style_eval.json ↗
89
11
180м 48с
1

3. Retrieval-Augmented Generation (RAG)

9 уроков
Закрытый
3.1 Что такое RAG и зачем оно нужно ↗
71
18
28м 50с
-1
Закрытый
3.2 Индексация документов – загрузка, разбиение, эмбеддинги ↗
62
3
22м 44с
1
Закрытый
3.3 Подготовка данных для RAG ↗
50
3
11м 35с
0
Закрытый
3.4 Параметры чанкинга ↗
47
2
16м 29с
1
Закрытый
3.5 Архитектуры RAG в langchain ↗
50
1
17м 39с
1
Закрытый
3.6 Метрики качества RAG ↗
49
2
15м 43с
0
Закрытый
3.7 Гибридный поиск и реранк ↗
45
2
11м 53с
0
Закрытый
3.8 Порог «не знаю»: конфиденс/правила отказа ↗
103
1
9м 24с
-1
Закрытый
3.9 Практика по модулю ↗
38
4
-
0

4. Интеграции и инструменты

6 уроков
Закрытый
4.1 Подключение внешних инструментов – расширяем возможности LLM ↗
42
2
14м 28с
0
Закрытый
4.2 Интеллектуальный ассистент с доступом к веб-поиску ↗
32
2
9м 21с
0
Закрытый
4.3 Observability и стоимость: токены/рубли, p50/p95, алерты бюджета ↗
29
2
12м 2с
0
Закрытый
4.4 Кэширование ↗
28
1
10м 40с
0
Закрытый
4.5 Маршрутизация запросов ↗
26
14
5м 15с
0
Закрытый
4.6 Практика по модулю ↗
24
1
-
0

5. Агенты и анализ данных

5 уроков
Закрытый
5.1 Что такое агент в LangChain ↗
28
1
5м 44с
0
Закрытый
5.2 Как агенты планируют сложные задачи (цепочки размышлений) ↗
17
1
4м 30с
0
Закрытый
5.3 Учим агента запускать код (теория) ↗
17
10
5м 24с
0
Закрытый
5.4 Учим агента запускать код (практика) ↗
21
1
6м 49с
0
Закрытый
5.5 Практика по модулю ↗
14
1
-
0

6. LangGraph: устойчивые агенты и явные графы состояний

5 уроков
Закрытый
6.1 Базовые понятия LangGraph ↗
74
0
7м 32с
0
Закрытый
6.2 Агент-аналитик как граф действий ↗
16
1
3м 19с
0
Закрытый
6.3 Маршрутизатор запросов как граф ↗
15
1
3м 41с
0
Закрытый
6.4 Параллельный RAG+Web ↗
16
1
3м 42с
0
Закрытый
6.5 Langsmith ↗
18
0
2м 59с
0

7. Деплой и интеграция

7 уроков
Закрытый
7.1 Готовимся к продакшену – требования и подходы к деплою ↗
22
1
4м 56с
0
Закрытый
7.2 Мульти-провайдер и стратегия моделей ↗
22
0
4м 3с
1
Закрытый
7.3 API и стриминг ↗
19
1
3м 2с
0
Закрытый
7.4 Тесты и безопасность ↗
13
0
4м 47с
0
Закрытый
7.5 SLO/SLA и эксплуатация ↗
12
0
4м 9с
0
Закрытый
7.6 CI/CD ↗
19
5
4м 5с
1
Закрытый
7.7 Итоговый проект ↗
21
0
-
0