К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Fundamentals of AI Agents Using RAG and LangChain · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

Fundamentals of AI Agents Using RAG and LangChain

Курс от IBM
Средний≈ 9.3 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

Business demand for technical gen AI skills is exploding, and AI engineers who can work with large language models (LLMs) are in high demand. This Fundamentals of Building AI Agents using RAG and LangChain course builds job-ready skills that will fuel your AI career. In this course, you’ll explore retrieval-augmented generation (RAG), prompt engineering, and LangChain concepts. You’ll learn about the RAG process, its applications, encoders and tokenizers, and the FAISS library for high-dimensional vector search. Then, you’ll apply in-context learning and advanced prompt engineering techniques, including prompt templates and example selectors, to generate accurate responses. You’ll also work with LangChain’s tools, components, document loaders, retrievers, chains, and agents to simplify LLM-based application development. Through hands-on labs, you’ll develop AI agents that integrate LLMs, LangChain, and RAG technologies. You will also complete a real-world project you can showcase in interviews. A comprehensive cheat sheet and glossary are included to reinforce your learning. Enroll today and build in-demand generative AI skills in just 8 hours!

Навыки, которые вы освоите

Tool CallingRetrieval-Augmented GenerationPrompt EngineeringHugging FaceEmbeddingsGenerative AIContext EngineeringPrompt PatternsLarge Language ModelingGenerative AI AgentsLLM Application

Программа курса

3 модулей · 42 учебных материалов

01Fundamentals of AI Agents17 материалов

Welcome to the Course

Specialization OverviewЧтениеCourse IntroductionВидеоCourse Overview Чтение

Introduction to AI Agents

What are AI Agents?Видео

Учитесь у экспертов

Abdul Fatir

Преподаватель курса

Kang Wang

Преподаватель курса

Joseph Santarcangelo

Ph.D., Data Scientist at IBM

Wojciech 'Victor' Fulmyk

Преподаватель курса

Sina Nazeri

Data Scientist

Fundamentals of AI Agents Using RAG and LangChain
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 9.3 ч

3 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Узбекский, Украинский, Китайский (Китай), Греческий, Итальянский, Бразильский португальский, Вьетнамский, Нидерландский, Корейский, Немецкий, Пушту, Русский, Тайский, Индонезийский, Шведский, Турецкий, Азербайджанский, Испанский, Хинди, Японский, Казахский, Венгерский, Польский

Часть программы вашего университета
Comparing AI System DesignsЧтение
Exploring the Foundations of AI AgentsDIALOGUE
When to (and not to) use AI AgentsЧтение
Practice Quiz: Introduction to AI AgentsЗадание

Getting Started with Tool Calling

Tool Calling for LLMsВидеоWhy AI Needs Tools: From Guessing to Real-World ActionВидеоMethods for Creating AI AgentsЧтениеLab: Building AI Agents from Scratch with PythonВнешний инструментPros and Cons of AI Agent Frameworks vs. From ScratchЧтениеPractice Quiz: Getting Started with Tool CallingЗадание

Module Summary and Assessment

Module Summary: Fundamentals of AI AgentsЧтениеCheat Sheet: AI Agents Weather and Daily DishЧтениеGraded Quiz: Fundamentals of AI AgentsЗадание
02RAG Framework8 материалов

Introduction to RAG

RAGВидео RAG, Encoders, and FAISSВидеоLab: RAG with Hugging FaceВнешний инструментLab: RAG with PyTorchВнешний инструментPractice Quiz: Introduction to RAGЗаданиеReading: Summary and Highlights ЧтениеCheat Sheet: Retrieval-Augmented Generation (RAG) with Hugging Face and PyTorchЧтениеGraded Quiz: RAG FrameworkЗадание
03Prompt Engineering and LangChain17 материалов

Prompt Engineering and LangChain

Introduction to LangChainВидеоIntroduction to Prompt Engineering and In-Context LearningВидео Advanced Methods of Prompt EngineeringВидеоLab: In-Context Engineering and Prompt TemplatesВнешний инструментLangChain: Core ConceptsВидеоLangChain Documents for Building RAG ApplicationsВидеоLangChain Chains and Agents for Building ApplicationsВидеоLab: LangChainВнешний инструментSummarize Private Documents Using RAG, LangChain, and LLMsВнешний инструментPractice Quiz: Prompt Engineering and LangChainЗаданиеSummary and HighlightsЧтениеGraded Quiz: Prompt Engineering and LangChainЗадание

Course Cheatsheet and Glossary

Cheat Sheet: Fundamentals of Building AI Agents using RAG and LangChainЧтениеGlossary: Fundamentals of Building AI Agents using RAG and LangChainЧтение

Course Wrap-Up

Course ConclusionЧтениеCongratulations and Next StepsЧтениеThanks from the Course TeamЧтение