คอร์สนี้อธิบายการเปลี่ยนจาก chain ธรรมดาไปเป็น workflow แบบ dynamic ได้เข้าใจง่ายมาก ตัวอย่างการสร้าง state graph ช่วยให้เห็นภาพชัดเจนกว่าที่เคยอ่านจากเอกสารเอง ลองทำตามแล้วเอเจนต์ของเราเริ่มมีความจำระหว่างขั้นตอนได้จริง
LangChain और LangGraph: Stateful AI Agents बनाना
बेसिक AI chains से डायनामिक workflows की ओर बढ़ें और stateful agent applications को डिज़ाइन और बनाना सीखें।
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इस कोर्स के बारे में
जैसे-जैसे AI applications अधिक जटिल होते जा रहे हैं, साधारण prompt chains अब पर्याप्त नहीं हैं। डेवलपर्स को ऐसे इंटेलिजेंट agents बनाने के तरीकों की आवश्यकता है जो पिछली बातचीत को याद रख सकें, निर्णय ले सकें और अपनी गलतियों को सुधार सकें। यह कोर्स आपको AI डेवलपमेंट के विकास के माध्यम से मार्गदर्शन करता है, जो पारंपरिक LangChain कॉन्सेप्ट्स और आधुनिक LangGraph आर्किटेक्चर के बीच के अंतर को पाटता है। आप लीनियर chains से डायनामिक, stateful agent graphs में ट्रांज़िशन करना सीखेंगे, जिससे आप ऐसे applications बना सकेंगे जो जटिल, मल्टी-स्टेप रीजनिंग को संभाल सकें।
आप क्या सीखेंगे:
• LangChain और LangGraph आर्किटेक्चर के बीच मुख्य अंतरों को समझें।
• टूल कॉलिंग और डायनामिक राउटिंग सहित बुनियादी agentic AI कॉन्सेप्ट्स सीखें।
• Stateful workflows डिज़ाइन करें जो कई बातचीत के दौरान मेमोरी बनाए रखते हैं।
• एक ग्राफ स्ट्रक्चर के भीतर आधुनिक retrieval-augmented generation (RAG) पैटर्न लागू करें।
• लिखित कोडिंग अभ्यासों का उपयोग करके अपना खुद का agent graph बनाएं और स्ट्रक्चर करें।
• ऑटोनॉमस agents के लिए तैयार की गई मौलिक prompt engineering तकनीकों का अभ्यास करें।
यात्रा व्यावहारिक कोड कार्यान्वयन में जाने से पहले आवश्यक AI शब्दावली और बुनियादी कॉन्सेप्ट्स के स्पष्ट विवरण के साथ शुरू होती है। आप व्यवस्थित रूप से एक्सप्लोर करेंगे कि एक पूर्ण agentic सिस्टम बनाने के लिए state को कैसे परिभाषित किया जाए, nodes कैसे बनाए जाएं और लॉजिक को कैसे रूट किया जाए। यह कोर्स उन शुरुआती लोगों और डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है जो agentic AI में नए हैं, जिन्हें जटिल AI फ्रेमवर्क के साथ किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। अपने AI डेवलपमेंट कौशल को आधुनिक बनाने और स्मार्ट, stateful applications बनाने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।
आपको क्या मिलेगा
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समापन प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें -
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व्यक्तिगत AI ट्यूटर
किसी पाठ में अटक गए? अपने बिल्ट-इन ट्यूटर से कभी भी, कुछ भी पूछो। -
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लाइफटाइम एक्सेस
कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं -
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फ़ोन या कंप्यूटर
कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर -
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14-दिन वापसी
बिना सवाल -
⚡
छोटा और केंद्रित
2 घंटे 42 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समापन प्रमाणपत्र
PickAClass पर पूरा किया हर कोर्स ऐसी क्रेडेंशियल देता है — मूल, अपने कोड के साथ, URL से सत्यापन योग्य, और जो वास्तव में प्रदर्शित हुआ उसका विस्तृत विवरण।
P
PickAClass
कौशल प्रोफ़ाइल · सत्यापन योग्य
दस्तावेज़
महारत प्रमाणपत्र
यह प्रमाणित करता है कि
नाम उपनाम
ने सफलतापूर्वक निपुणता प्रदर्शित की
LangChain और LangGraph: Stateful AI Agents बनाना
प्रदर्शित कौशल
✓
व्यवहारिक पैटर्न विश्लेषण
आधारभूत
1.2 घं
✓
निर्णय-आर्किटेक्चर ढांचे
दक्ष
1.4 घं
✓
A/B परीक्षण डिजाइन
दक्ष
1.7 घं
✓
व्यवहारिक कॉपीराइटिंग
उन्नत
1.9 घं
P
PickAClass — नाम उपनाम
LangChain और LangGraph: Stateful AI Agents बनाना
पृष्ठ 2 / 2
प्रदर्शन विवरण
कोर्सवर्क सारांश
पूर्ण पाठ
14 / 14
अभ्यास प्रश्न
26 / 28
जमा असाइनमेंट
4 (औसत 4.5 / 5)
कैपस्टोन प्रोजेक्ट
समीक्षित — 4.6 / 5
कुल अभ्यास
6.2 घं
प्रदर्शन बेंचमार्क
कोहोर्ट रैंक
1,625 में शीर्ष 12%
पूर्णता का समय
11 दिन (माध्यिका: 22)
महारत स्कोर
91 / 100
अभ्यास-प्रश्न स्कोर
94%
कौशल सत्यापन
सत्यापित कौशल पथ
समीक्षाएँ (9)
शुरुआत में LangChain की बेसिक चेन्स से LangGraph के डायनामिक वर्कफ़्लो में जाना थोड़ा मुश्किल लगा, लेकिन कोर्स ने हर स्टेप को अच्छे उदाहरणों से समझाया। स्टेट मैनेजमेंट वाला हिस्सा सबसे उपयोगी लगा। बस कुछ जगह वीडियो थोड़े लंबे खिंच गए।
Khóa học giúp mình hiểu rõ cách chuyển từ chain đơn giản sang workflow linh hoạt hơn với LangGraph. Phần thiết kế state và các node chuyển tiếp được giải thích khá chi tiết, dễ áp dụng vào dự án thực tế. Chỉ tiếc là một số ví dụ code hơi cũ so với phiên bản thư viện hiện tại.
Хороший переход от простых цепочек LangChain к более сложным графам состояний в LangGraph, хотя пара примеров кода была устаревшей.
Por fin entendí cómo estructurar un grafo de estados con LangGraph en vez de encadenar prompts a lo loco.
Explicação excelente sobre grafos de estado.
Llevaba meses tratando de entender cómo pasar de simples cadenas de prompts a algo más parecido a un agente real con memoria y decisiones, y este curso lo dejó todo mucho más claro. La parte donde explican cómo diseñar los nodos y las transiciones del grafo fue justo lo que necesitaba para dejar de improvisar con mi código. También me gustó que no se quedan solo en la teoría, sino que van construyendo un agente paso a paso hasta que realmente responde según el estado anterior. El ritmo es bueno, ni muy lento ni atropellado. Terminé el curso con un proyecto funcionando que antes no sabía ni por dónde empezar.
Переход от простых цепочек к полноценным агентам с состоянием объясняется логично, и наконец стало понятно, как LangGraph хранит и обновляет состояние между шагами. Примеры рабочие, я собрал свой воркфлоу почти сразу. Хотелось бы чуть больше про обработку ошибок в графах, но в целом материал очень толковый.
स्टेटफुल एजेंट्स का कॉन्सेप्ट पहले उलझन भरा लगता था, पर अब LangGraph से डायनामिक वर्कफ़्लो बनाना बिल्कुल साफ़ हो गया।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
इस कोर्स के लिए मुझे क्या चाहिए? +
बस इंटरनेट वाला एक फ़ोन या कंप्यूटर। कोई इंस्टॉल नहीं, कोई विशेष हार्डवेयर नहीं।
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हाँ — 14 दिनों में पूर्ण रिफ़ंड, बिना सवाल।
मेरा एक्सेस कब तक रहेगा? +
हमेशा के लिए। एक बार खरीदने पर कोर्स आपका है — कभी भी दोबारा देखें।
क्या मुझे प्रमाणपत्र मिलेगा? +
हाँ। पूरा करने पर एक प्रमाणपत्र मिलेगा जिसे आप अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ सकते हैं।
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