Открыто

LangChain: c нуля до продакшн LLM-приложений [Stepik] [Алексей Малышкин]

Тема в разделе "Курсы по программированию", создана пользователем Топикстартер, 1 окт 2025.

Цена: 5990р.-96%
Взнос: 229р.

Основной список: 33 участников

Резервный список: 2 участников

  1. 1 окт 2025
    #1
    Топикстартер
    Топикстартер ЧКЧлен клуба

    Складчина: LangChain: c нуля до продакшн LLM-приложений [Stepik] [Алексей Малышкин]

    1.png

    Чему вы научитесь:
    • Писать промпты и цепочки в LangChain под реальные сценарии
    • Настраивать «голос бренда» и структурированный вывод ответов
    • Реализовывать RAG по PDF с цитированием источников и страниц
    • Подключать инструменты: веб-поиск и трекинг статуса заказа
    • Строить многошагового агента для анализа CSV и графиков (Pandas)
    • Проектировать промпт-маршрутизацию (RAG vs Web vs Track)
    • Логировать токены/латентность и держать SLA ответов
    • Собирать веб-приложение: API (FastAPI) + простой фронт
    • Готовить автопроверки и отчёты качества (pass-rate, метрики)
    • Оформлять результат в GitHub-портфолио и презентовать кейс
    • Проектировать PromptOps: версии промптов (YAML), A/B и фичефлаги
    • Оценивать качество RAG (faithfulness, precision/recall, citation-rate)
    • Делать гибридный поиск (BM25+вектор) и реранк (cross-encoder)
    • Выстраивать observability: токены→стоимость, p50/p95, алерты бюджета
    • Повышать надёжность: ретраи с джиттером, таймауты, circuit-breaker
    • Кэшировать эмбеддинги и ответы, управлять TTL/инвалидацией
    • Ставить guardrails: белые списки, политика логов без PII, валидация tool-вызовов
    • Проектировать агентные графы на LangGraph: состояние, ветвления, чекпойнты, параллельный RAG/Web
    О курсе:
    • Этот курс — про инженерную сборку LLM-приложения под продакшн. Мы идём от простого чат-бота к системе с RAG по PDF (цитаты и «не знаю» вне базы), инструментами (веб-поиск, трекинг), многошаговым агентом аналитики и финальным веб-интерфейсом.
    • Внутри — не только «как запустить», но и то, что важно в реальной эксплуатации: PromptOps (версии промптов и A/B), метрики качества RAG (faithfulness, citation-rate), гибридный поиск и реранк, контроль стоимости и p95, ретраи/таймауты, кэширование, guardrails и белые списки, мульти-провайдер моделей. Отдельный модуль LangGraph даёт явные графы состояний, параллельные ветки RAG/Web и чекпойнты — для устойчивых агентов и честной наблюдаемости.
    • Ничего лишнего: каждое занятие заканчивается артефактом — индекс, отчёт метрик, графики, API-эндпоинт или диаграмма графа. Все проекты запускаются «из коробки» при наличии API-ключа.
    Итог курса:
    • На выходе собран и связно работает «Shoply Support»: чат с фирменным тоном, ответы по PDF с цитатами, веб-поиск/трекинг как инструменты, агент для CSV-аналитики и финальный веб-интерфейс с API, метриками и базовой эксплуатационной дисциплиной.
    • А больше информации о ML/AI/DS вы можете узнать в нашем тгк Data Trends AI & ML
    Для кого этот курс:
    • Разработчики Python/Backend, которым нужен рабочий LLM-бот в продукте, а не демо.
    • Data/ML-инженеры, кто хочет освоить RAG, LangChain и интеграции в стек компании.
    • Продуктовые аналитики — чтобы быстро собирать ассистентов по документации и отчётам.
    • Предприниматели/фаундеры, кому нужен помощник поддержки, отвечающий по PDF и данным.
    • Команды, которые планируют прототип → пилот → продакшн LLM-функций (чат, поиск, отчёты).
    • Все, кто уже пробовал чистый ChatGPT, но хочет системный подход: контекст, инструменты, метрики и деплой.
    Начальные требования:
    • Python 3.10+; умение работать в терминале, pip, виртуальное окружение.
    • Базовый Git (клонировать репо, создавать коммиты/ветки).
    • Понимание JSON/YAML, простые запросы HTTP/REST.
    • Желательно: базовые навыки pandas (агрегации/группировки); если нет — разберёмся по ходу.
      ОС: Windows/macOS/Linux. Docker — желательно для финального модуля (деплой).
      Не требуется GPU и глубокая математика — курс про инженерную сборку и интеграции.
    Автор Алексей Малышкин
    • Аналитик-разработчик с опытом работы в крупных компаниях.
    • Победитель олимпиад по математике, программированию и анализу данны
    Цена 5990 руб.
    Скрытая ссылка
     
    2 пользователям это понравилось.
  2. Последние события

    1. mrEgoist
      mrEgoist не участвует.
      2 дек 2025 в 10:53
    2. Anastasia-seo
      Anastasia-seo участвует.
      1 дек 2025 в 01:08
    3. vainoz
      vainoz участвует.
      25 ноя 2025
    4. vainoz
      vainoz не участвует.
      25 ноя 2025

    Последние важные события

    1. skladchik.com
      Назначен организатор.
      2 окт 2025