Сколько стоит курс «LangChain 1.0.x: c нуля до продакшн LLM-приложений»?

Стоимость курса составляет 8990.00 рублей

Сколько времени занимает прохождение курса «LangChain 1.0.x: c нуля до продакшн LLM-приложений»?

Прохождение курса «LangChain 1.0.x: c нуля до продакшн LLM-приложений» занимает примерно 17 часов.

Какой рейтинг у курса «LangChain 1.0.x: c нуля до продакшн LLM-приложений»?

Курс имеет рейтинг 4.6 из 5 на основе 9 отзывов. На курсе обучается 325 учеников.

Выдаётся ли сертификат по окончании курса?

Да, при успешном завершении курса выдаётся сертификат от платформы Stepik. На данный момент 43 учеников получили сертификат (13.2% завершаемость).

Где можно пройти курс «LangChain 1.0.x: c нуля до продакшн LLM-приложений»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/250355.

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

Name: LangChain 1.0.x: c нуля до продакшн LLM-приложений
Price: 8990.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 4.555555555555555 (9 reviews)

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
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	325
Сертификатов выдано	43
Отзывов получено	9
Рейтинг курса	4.556
Количество уроков	44
Количество квизов	195
Количество задач с кодом	38
Время прохождения курса	17 ч.	—
Стоимость курса	8 990 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	1 год назад	—	—	—	—
Последнее обновление	4 марта 2026	—	—	—	—
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.

обн. 4 марта 2026

ChatGPT-бот в консоли

5 уроков

1. Введение в большие языковые модели (LLM) и ChatGPT ↗

2. Первые шаги – вызываем модель ChatGPT через API ↗

3. Знакомство с LangChain – модели и простые цепочки ↗

4. Создание консольного ChatGPT-бота ↗

5. Обратная связь ↗

Prompt Engineering в LangChain

7 уроков

1. Мастерство написания запросов – основы ↗

2. Шаблоны сообщений и параметризация промптов в LangChain ↗

3. Structured output: JSON/Pydantic, строгие схемы и валидация ↗

4. PromptOps: версии промптов (YAML), флаги, A/B-эксперименты ↗

5. Few-shot примеры – обучаем на лету через подсказки ↗

6. Настройка тональности и персонажа AI ↗

7. Оценка стиля: LLM-оценка + правила, отчёт style_eval.json ↗

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

9 уроков

1. Что такое RAG и зачем оно нужно ↗

2. Индексация документов – загрузка, разбиение, эмбеддинги ↗

3. Подготовка данных для RAG ↗

4. Параметры чанкинга ↗

5. Архитектуры RAG в langchain ↗

6. Метрики качества RAG ↗

7. Гибридный поиск и реранк ↗

8. Порог «не знаю»: конфиденс/правила отказа ↗

9. Практика по модулю ↗

Интеграции и инструменты

6 уроков

1. Подключение внешних инструментов – расширяем возможности LLM ↗

2. Интеллектуальный ассистент с доступом к веб-поиску ↗

3. Observability и стоимость: токены/рубли, p50/p95, алерты бюджета ↗

4. Кэширование ↗

5. Маршрутизация запросов ↗

6. Практика по модулю ↗

Агенты и анализ данных

5 уроков

1. Что такое агент в LangChain ↗

2. Как агенты планируют сложные задачи (цепочки размышлений) ↗

3. Учим агента запускать код (теория) ↗

4. Учим агента запускать код (практика) ↗

5. Практика по модулю ↗

LangGraph: устойчивые агенты и явные графы состояний

5 уроков

1. Базовые понятия LangGraph ↗

2. Агент-аналитик как граф действий ↗

3. Маршрутизатор запросов как граф ↗

4. Параллельный RAG+Web ↗

5. Langsmith ↗

Деплой и интеграция

7 уроков

1. Готовимся к продакшену – требования и подходы к деплою ↗

2. Мульти-провайдер и стратегия моделей ↗

3. API и стриминг ↗

4. Тесты и безопасность ↗

5. SLO/SLA и эксплуатация ↗

6. CI/CD ↗

7. Итоговый проект ↗