LangChain और LangGraph: Stateful AI Agents बनाना

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।