Mikhail
23.02.2026
0,0
83
Продакшн: RAG, чат-бот на FastAPI со стримингом | Курс по LangChain урок 11
Цель урока
Вы построите сервис на FastAPI и подключите его к проекту на LangChain. Настроите стриминг с помощью SSE, управление сессиями и обработку ошибок. Разберём структуру проекта для продакшна. И …
Mikhail
23.02.2026
0,0
53
Трейсинг и оценка качества в LangSmith | Курс по LangChain урок 10
Цель урока
Вы научитесь подключать LangSmith, читать трейсы, чтобы понять, что происходит внутри цепочки. Создавать тестовые датасеты и автоматически оценивать качество RAG системы с помощью LLM-as-a-judge.
Необходимые знания:
- Уроки …
Mikhail
23.02.2026
0,0
65
Продвинутый RAG: переформулировка, гибридный поиск, re-ranking | Урок 9
Цель урока
Вы научитесь улучшать качество RAG и переформулировать запросы перед поиском. Генерировать несколько вариантов запроса, комбинировать векторный и полнотекстовый поиск. Переранжировать результаты и поймёте, какую технику применять под конкретную …
Mikhail
23.02.2026
0,0
107
LangChain RAG: поиск по документам и генерация ответов | Курс LangChain урок 8
Цель урока
Вы научитесь загружать документы, разбивать их на чанки, строить векторное хранилище и выполнять семантический поиск. И затем собирать полноценную RAG цепочку, которая отвечает на вопросы на основе ваших …
Mikhail
23.02.2026
0,0
65
Агенты: автоматизация цикла tool use | Курс по LangChain урок 7
Цель урока
Вы поймёте разницу между цепочкой и агентом. Научитесь создавать агента с помощью create_agent, управлять его поведением, добавлять память по сессиям и наблюдать за шагами рассуждений в реальном времени.
Mikhail
23.02.2026
0,0
48
LangChain Tools: инструменты и вызов функций | Курс по LangChain урок 6
Цель урока
Вы научитесь создавать инструменты с помощью @tool, привязывать их к модели используя .bind_tools(). Реализовывать полный цикл tool use, когда модель сама выбирает нужный инструмент, вызывает его и строит …
Mikhail
23.02.2026
0,0
51
Нелинейные пайплайны: параллельность, ветвление | Курс по LangChain урок 5
Цель урока
Вы научитесь строить нелинейные пайплайны, запускать шаги параллельно с помощью RunnableParallel. Делать ветвление логики по условию с помощьюRunnableBranch и встраивать функции в цепочку с помощью RunnableLambda.
Необходимые знания:
…
Mikhail
23.02.2026
0,0
60
Память и история диалога в LangChain | Курс по LangChain урок 4
Цель урока
Вы поймёте, почему LLM не помнят предыдущие сообщения. Научитесь вручную управлять историей диалога и подключать RunnableWithMessageHistory, чтобы память между запросами велась автоматически и изолированно по сессиям.
Необходимые знания:
…Гайды по LangChain
На этой странице собраны гайды по LangChain: от базовых цепочек (LLMChain, SequentialChain) до сложных агентных систем с инструментами. Разбираем LCEL (LangChain Expression Language) — современный декларативный способ описания пайплайнов.
Практические темы: построение RAG с LangChain и различными векторными хранилищами, управление историей диалога (ConversationBufferMemory, ConversationSummaryMemory), создание агентов с инструментами поиска, работы с файлами и вызова API.
Разбираем LangSmith для отладки и мониторинга пайплайнов, LangGraph для создания графовых агентных систем с циклами и ветвлением.
Примеры кода проверены на актуальных версиях библиотеки. Подходит для Python-разработчиков, которые строят чат-боты, системы вопрос-ответ и автоматизированные рабочие процессы.