Training Langchain

Langchain is een krachtig open-source framework waarmee je eenvoudig toepassingen kunt bouwen die gebruikmaken van Large Language Models (LLM’s) zoals GPT. Het stelt ontwikkelaars en data scientists in staat om complexe interacties met AI-modellen te structureren en workflows te automatiseren. In de praktijk wordt Langchain gebruikt voor toepassingen zoals chatbots, automatische samenvattingen, intelligente zoeksystemen en data-analyse.

Tijdens de training Langchain krijg je inzicht in hoe je dit framework effectief inzet om AI-gestuurde applicaties te ontwikkelen. Je leert hoe Langchain de interactie met LLM’s stroomlijnt en hoe je verschillende modules zoals prompt chaining, memory management, tools & agents en document processing kunt combineren om intelligente workflows te creëren. Daarnaast behandelen we hoe Langchain geïntegreerd kan worden met externe databases, API’s en andere services, waardoor je toepassingen schaalbaar en efficiënt blijven.

De training is praktijkgericht: naast de theoretische uitleg werk je aan een hands-on project waarin je een eigen AI-gestuurde toepassing ontwikkelt. Dit kan een chatbot zijn die externe bronnen raadpleegt, een geautomatiseerde assistent voor gegevensanalyse of een zoekmachine die gebruikmaakt van semantisch zoeken. Door middel van interactieve opdrachten en stapsgewijze begeleiding zorg je ervoor dat je niet alleen de basis van Langchain begrijpt, maar het ook in de praktijk kunt toepassen.

Na afloop van de training ben je in staat om zelfstandig toepassingen te bouwen met Langchain. Je hebt een solide begrip van hoe je LLM’s aanstuurt, hoe je de prestaties optimaliseert en hoe je AI-functionaliteit integreert in bestaande applicaties. Deze kennis stelt je in staat om geavanceerde AI-oplossingen te ontwikkelen die breed inzetbaar zijn binnen verschillende sectoren, zoals customer support, data-analyse en contentgeneratie.

Cursus Langchain

De cursus Langchain biedt een diepgaand inzicht in het bouwen van AI-gestuurde toepassingen met behulp van Large Language Models (LLM’s). Tijdens de training leer je hoe je Langchain inzet om complexe workflows te structureren en AI-functionaliteiten te integreren in je applicaties. Je gaat aan de slag met prompt chaining, geheugenbeheer en API-integraties, en bouwt een eigen werkende toepassing. Na deze cursus heb je de vaardigheden om zelfstandig slimme en efficiënte AI-oplossingen te ontwikkelen met Langchain

Bedrijfstraining Langchain

Wil je Langchain in gaan zetten in je organisatie? In een bedrijfstraining kunnen wij de training volledig op maat verzorgen voor jou individueel of samen met een groep collega's.

Tijdens de Training Langchain komen in basis onderstaande onderwerpen aan bod. Afhankelijk van ontwikkelingen op het vakgebied, kan de feitelijke trainingsinhoud hier echter van afwijken. Bel ons gerust voor meer informatie over de actuele inhoud.

• Introductie in Langchain en LLM’s
• • Wat is Langchain en waarom is het relevant?
  • Overzicht van Large Language Models (LLM’s) en hun toepassingen
  • Hoe Langchain de interactie met LLM’s vereenvoudigt
• Werken met Prompt Chaining
• • Opbouw en optimalisatie van prompts
  • Hoe prompts aan elkaar te koppelen voor geavanceerde workflows
  • Praktijkoefening: een eenvoudige AI-conversatie opzetten
• Geheugenbeheer en Contextbehoud
• • Langchain’s memory-modules: hoe behoud je context in gesprekken?
  • Verschillende soorten geheugenmodellen en hun toepassingen
  • Implementatie van memory management in een AI-applicatie
• AI Agents en Automatisering
• • Wat zijn AI Agents en hoe werken ze binnen Langchain?
  • Verschillende soorten agents: ReAct, zero-shot en conversatie-agents
  • Hoe agents zelfstandig beslissingen nemen en taken uitvoeren
• Tools en API-Integraties
• • Het gebruik van tools om externe acties uit te voeren
  • Integratie met API’s en databases voor dynamische dataverwerking
  • Een AI-app bouwen die informatie uit verschillende bronnen haalt
• Document Processing en Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• • Hoe Langchain grote hoeveelheden tekst verwerkt
  • Zoeken en indexeren van documenten voor betere AI-responsen
  • AI-toepassing maken met document search
• Debugging en Optimalisatie van Langchain-applicaties
• • Veelvoorkomende fouten en hoe deze op te lossen
  • Performance optimalisatie voor efficiënte AI-modellen
  • Best practices voor schaalbare toepassingen
• Businesscase: AI-Toepassing bouwen
• • Ontwikkelen Langchain-app