Kurs LangChain w praktyce – budowa chatbotów, RAG i automatyzacja z AI

1. Wprowadzenie do LangChain i architektury workflow AI

• czym jest LangChain i jaką rolę pełni w ekosystemie AI,
• architektura modularna: modele, łańcuchy, agenci, narzędzia,
• typowe zastosowania LangChain: chatboty, RAG, systemy rekomendacyjne, automatyzacja zadań.

2. Budowanie chatbotów z lokalnie i zdalnie hostowanymi modelami LLM

• integracja z lokalnymi modelami (REST API, biblioteki lokalne, kontrola dostępu),
• połączenie z chmurowymi LLM – konfiguracja kluczy API i obsługa limitów,
• implementacja pamięci konwersacyjnej i kontrola kontekstu rozmowy,
• tworzenie własnych handlerów zapytań i personalizacja odpowiedzi.

3. Zrozumienie koncepcji RAG

• różnica między klasycznym podejściem LLM a RAG,
• schemat działania: pobieranie wiedzy → generacja odpowiedzi,
• rola LangChain w budowaniu elastycznych potoków RAG.

4. Przygotowanie i przetwarzanie dokumentów źródłowych

• obsługa formatów: PDF, DOCX, HTML, TXT,
• segmentacja dokumentów i ekstrakcja metadanych,
• wstępne oczyszczanie treści i strategia chunkowania.

5. Wybór i integracja wektorowych baz danych

• porównanie lokalnych i chmurowych rozwiązań,
• zakładanie indeksów wektorowych i ich aktualizacja,
• filtrowanie metadanych i personalizacja wyników wyszukiwania.

6. Osadzanie (embedding) treści

• porównanie gotowych modeli osadzania,
• tworzenie i testowanie własnych embeddingów,
• integracja embeddingów z pipeline RAG.

7. Rozszerzenie o prosty klasyfikator wiedzy

• wprowadzenie klasyfikatora: po co i kiedy go stosować,
• wybór cech, etykiet i struktura predykcji,
• integracja klasyfikatora w potoku decyzyjnym.

8. Budowa i testowanie kompletnego potoku RAG

• łączenie wszystkich komponentów: źródła → embedding → baza → odpowiedź,
• testowanie jakości i trafności odpowiedzi,
• diagnostyka błędów: puste wyniki, nieadekwatne odpowiedzi, halucynacje.

9. Architektura MCP w LangChain

• przepływ danych: użytkownik → łańcuch → model,
• komponenty MCP: wejście, przetwarzanie, generacja,
• przykłady praktycznych zastosowań.

10. Tworzenie i łączenie łańcuchów (chains)

• typy łańcuchów: prosty, sekwencyjny, równoległy,
• obsługa parametrów dynamicznych i danych wejściowych,
• transformacje danych i warunkowanie przepływu.

11. Projektowanie promptów dynamicznych i kontekstowych

• prompt jako szablon vs prompt jako wynik logiki,
• obsługa zmiennych, danych historycznych i zależnych,
• budowanie promptów adaptacyjnych (np. „Jeśli użytkownik nie podał X…”).

12. Automatyzacja interakcji z użytkownikiem

• tworzenie agentów zadających pytania uzupełniające,
• rozpoznawanie intencji i klasyfikacja zapytań,
• obsługa konwersacji kontekstowej z pamięcią.

13. Obsługa wielu źródeł danych i komponentów w jednym workflow

• łączenie RAG z MCP i dodatkowymi źródłami wiedzy,
• routing zapytań do różnych modeli / baz w zależności od klasyfikacji,
• zarządzanie przełączaniem kontekstu i źródeł informacji.

14. Rozwiązywanie problemów synchronizacji i pamięci rozmowy

• zarządzanie sesjami użytkowników,
• przechowywanie i wykorzystanie historii rozmowy,
• strategie fallbackowe i rozpoznawanie niekompletnych danych.

15. Wektoryzacja i zarządzanie bazą wiedzy

• przygotowanie danych do wektoryzacji: czyszczenie, segmentacja, metadane,
• wybór strategii chunkowania i tworzenie indeksów wektorowych,
• przechowywanie, aktualizacja i wersjonowanie wektorowej bazy wiedzy,
• wyszukiwanie semantyczne i filtrowanie metadanych w zapytaniach.

16. Przetwarzanie różnych typów dokumentów i mediów

• obsługa tekstów strukturalnych i niestrukturalnych,
• przetwarzanie i ekstrakcja danych z PDF, dokumentów biurowych, HTML,
• praca z danymi wizualnymi: OCR, obrazy, napisy wideo,
• integracja multimodalnych źródeł danych w jednym przepływie RAG.

17. Automatyzacja i skalowanie procesów AI

18. Bezpieczeństwo, etyka i odpowiedzialność w systemach AI

• bezpieczne przechowywanie danych i kontrola dostępu,
• ograniczanie „halucynacji” i walidacja odpowiedzi modelu,
• RODO, prywatność użytkowników i zgodność z przepisami,
• odpowiedzialność za decyzje podejmowane przez system i audytowalność działań.

19. Utrzymanie, monitorowanie i rozwój wdrożonych rozwiązań

• rejestrowanie zapytań i analizowanie logów konwersacyjnych,
• monitorowanie jakości odpowiedzi i user feedback loop,
• refaktoryzacja i rozbudowa istniejących łańcuchów oraz modeli promptowania.