LangChain Schulung

LLM-Prototypen sind schnell gebaut, aber genauso schnell brechen sie wieder zusammen: fragile Prompt-Ketten, unkontrollierbare Agenten-Abläufe und keine belastbare Antwort auf die Frage, warum ein Modell gerade diese Ausgabe liefert. Unser dreitägiges LangChain-Training setzt genau hier an und richtet sich an Entwicklerinnen, Entwickler, Data-Professionals und technische Projektverantwortliche, die LLM-Anwendungen nicht nur ausprobieren, sondern strukturiert planen und produktionsnah umsetzen möchten.

Der Einstieg in die Schulung beginnt mit den zentralen LangChain-Bausteinen: Modelle, Prompts, Runnables, Chains, strukturierte Ausgaben und typische Architekturentscheidungen. Danach geht es zügig in praxisnahe Anwendungsfälle. Ein wichtiger Schwerpunkt liegt auf Retrieval-Augmented Generation (RAG), also der Verbindung von Sprachmodellen mit eigenen Dokumenten, Wissensdatenbanken oder Support-Inhalten. Dabei behandelst du Dokumenten-Import, Chunking, Metadaten, Embeddings, Vektor-Suche und die Bewertung von Antwortqualität.

Anschließend widmet sich der Kurs Agenten und Tool-Calling: Du erfährst, wie APIs, Datenbanken oder interne Funktionen angebunden werden, ohne unkontrollierbare Agenten-Abläufe zu erzeugen. Mit LangGraph baust du zustandsbehaftete Workflows, Checkpoints, Human-in-the-Loop-Szenarien und kontrollierte Abbruchbedingungen auf. Auch Qualität und Betrieb kommen nicht zu kurz: Evaluation, Tracing, Debugging, Kosten, Latenz, Prompt-Injection und Datenschutz werden anhand realistischer Situationen besprochen.

In den Übungen entsteht ein eigener Prototyp, zum Beispiel ein Wissens-Assistent, ein Support-Agent oder eine RAG-Anwendung für interne Dokumente. So entwickelst du ein belastbares Verständnis dafür, welche LangChain-Patterns in Unternehmen sinnvoll sind und wo bewusst einfachere Architekturen die bessere Wahl bleiben.

Melde dich jetzt zu unserem LangChain-Intensiv-Training an und bringe deine RAG- und Agenten-Projekte von der Demo zur belastbaren Anwendung.

LangChain-Grundlagen für LLM-Anwendungen

• Architektur und zentrale Bausteine

• Modelle, Prompts und Output-Parser

• Runnables, LCEL und Ablauflogik

• create_agent und strukturierte Outputs

Retrieval-Augmented Generation mit eigenen Daten

• Dokumenten-Import und Chunking-Strategien

• Metadaten für präzises Retrieval

• Embeddings und Vektor-Suche

• RAG-Pipelines für Wissensquellen

• Quellenbezug und Halluzinations-Reduktion

Agenten, Tools und LangGraph

• Tool-Calling für APIs

• Datenbankzugriffe über Tools

• Agenten-Patterns mit Kontrollgrenzen

• LangGraph für zustandsbehaftete Workflows

• Interrupts und Human-in-the-Loop

Unternehmensnahe Use-Cases

• Wissens-Assistent für interne Dokumente

• Support-Agent mit Ticket-Kontext

• Analyse-Assistent für Unternehmensdaten

• Klassifikation und Weiterleitung

Qualität, Sicherheit und Betrieb

• Evaluation von Prompts

• Retrieval-Qualität und Antwortbewertung

• Tracing und Debugging mit LangSmith

• Monitoring von LLM-Workflows

• Prompt-Injection und Berechtigungen

• Kosten, Latenz und Betriebsgrenzen

Abschlussprojekt und Transfer

• Entwurf einer eigenen LangChain-Anwendung

• RAG- oder Agenten-Pipeline

• Architektur-Review und Risikoprüfung

• Nächste Schritte für Pilotierung

Das LangChain-Training richtet sich an alle, die LLM-Anwendungen technisch verantworten oder umsetzen: Software-Entwicklerinnen und Software-Entwickler für LLM-Anwendungen, Data-Engineers und Data-Scientists mit KI-Bezug, Solution-Architects für KI-Prototypen sowie technische Projektleitungen für RAG- und Agenten-Vorhaben.

Auch IT-Teams mit ersten LangChain-Vorkenntnissen profitieren von dem Kurs, wenn sie ihre bisherigen Prototypen auf eine belastbare, produktionsnahe Architektur mit Retrieval, Agenten und LangGraph heben möchten.

Für das LangChain-Training solltest du Grundkenntnisse in Python mitbringen und sicher mit gängigen Entwicklungsumgebungen arbeiten können. Ebenso wichtig ist ein Grundverständnis von APIs, JSON und allgemeinen KI- oder LLM-Konzepten, da diese im Kurs vorausgesetzt und nicht separat eingeführt werden.

Hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich, ist Erfahrung mit Machine-Learning-Grundlagen, etwa aus dem Python Machine Learning Grundkurs. Damit fällt dir der Einstieg in Themen wie Embeddings und Retrieval-Qualität leichter.

LangChain ist ein Open-Source-Framework zur Entwicklung von Anwendungen auf Basis großer Sprachmodelle (LLMs) und hat sich als eines der am weitesten verbreiteten Werkzeuge für Retrieval-Augmented Generation und Agenten-Architekturen etabliert. Es stellt Bausteine für Prompts, Chains, Retrieval und Tool-Integration bereit und bildet damit die Grundlage, um LLMs strukturiert an eigene Daten und Systeme anzubinden.

Mit LangGraph erweitert das Ökosystem den klassischen Chain-Ansatz um zustandsbehaftete, graphbasierte Workflows mit Checkpoints, Interrupts und Human-in-the-Loop-Steuerung – genau das unterscheidet dieses Intensiv-Training von reinen Prompt- oder RAG-Einführungskursen.

Deine Vorteile der LangChain: RAG und Agents Intensiv-Training Schulung:

• Du erhältst ein fundiertes Verständnis für den Aufbau produktionsnaher LLM-Anwendungen mit LangChain.

• Du kannst RAG-Pipelines für eigene Dokumente und Wissensquellen mit hoher Antwortqualität konzipieren.

• Du setzt Agenten und Tool-Calling mit klaren Kontrollgrenzen um, statt unkontrollierbare Abläufe zu riskieren.

• Du beherrschst LangGraph für zustandsbehaftete Workflows inklusive Human-in-the-Loop-Szenarien.

• Du kannst Qualität, Kosten, Latenz und Sicherheit von LLM-Anwendungen im Betrieb bewerten und überwachen.

• Du verbesserst deine Fähigkeit, im Team fundierte Architekturentscheidungen für KI-Projekte zu treffen.

Zusammenfassend ist das LangChain-Intensiv-Training der richtige Schritt für alle, die von experimentellen Prompt-Demos zu belastbaren, unternehmenstauglichen LLM-Anwendungen wechseln möchten. Es verbindet Retrieval, Agenten und LangGraph zu einer praxisnahen Architektur mit klarem Fokus auf Qualität und Betrieb.