Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Build Your First AI App: LangChain Document Q&A Step-by-Step (Part 1)

Автор: AI Academy

Загружено: 2026-01-12

Просмотров: 56

Описание:

Ready to build something real? In video 2 of our LangChain series, we move from theory to practice and build a complete, AI-powered Document Q&A system from scratch.

In this hands-on tutorial, we implement the kind of application companies are paying thousands of dollars for—a system that can read, understand, and answer questions about any PDF document you upload.

What you will learn in this video:

The 6 Core Building Blocks in Action: See how LLMs, Prompts, Chains, Memory, Retrievers, and Tools work together in a single application.

The Complete RAG Pipeline: We walk through the entire Retrieval-Augmented Generation process, including loading documents, splitting text, creating embeddings, and vector storage.

Semantic Search & Generation: Learn how to perform similarity searches and generate accurate, context-aware answers based on document content.

Step-by-Step Implementation: Follow along as we build the architecture for a production-ready AI Document Assistant.

By the end of this video, you'll have a fully functional application and a deep understanding of concepts that apply to thousands of different AI use cases.

#LangChain #AIApp #RAG #VectorDatabase #Python #LLM #GenerativeAI #PDFChatbot #AITutorial #MachineLearning.

Build Your First AI App: LangChain Document Q&A Step-by-Step (Part 1)

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Setting Up LangChain in Python (Step-by-Step)

Setting Up LangChain in Python (Step-by-Step)

Don't learn AI Agents without Learning these Fundamentals

Don't learn AI Agents without Learning these Fundamentals

От нуля до вашего первого ИИ-агента за 25 минут (без кодирования)

От нуля до вашего первого ИИ-агента за 25 минут (без кодирования)

Кто пишет код лучше всех? Сравнил GPT‑5.2, Opus 4.5, Sonnet 4.5, Gemini 3, Qwen 3 Max, Kimi, GLM

Кто пишет код лучше всех? Сравнил GPT‑5.2, Opus 4.5, Sonnet 4.5, Gemini 3, Qwen 3 Max, Kimi, GLM

Управление поведением LLM без тонкой настройки

Управление поведением LLM без тонкой настройки

SUNO.AI Как стереть цифровой след

SUNO.AI Как стереть цифровой след

Новое расширение Claude для Chrome: секретное оружие, которое должен использовать каждый

Новое расширение Claude для Chrome: секретное оружие, которое должен использовать каждый

Сисадмины больше не нужны? Gemini настраивает Linux сервер и устанавливает cтек N8N. ЭТО ЗАКОННО?

Сисадмины больше не нужны? Gemini настраивает Linux сервер и устанавливает cтек N8N. ЭТО ЗАКОННО?

Тренды в ИИ 2026. К чему готовиться каждому.

Тренды в ИИ 2026. К чему готовиться каждому.

Что такое стек ИИ? Магистратура LLM, RAG и аппаратное обеспечение ИИ

Что такое стек ИИ? Магистратура LLM, RAG и аппаратное обеспечение ИИ

Attention Mechanism in Machine Learning Explained: How AI Focuses and Understands Context

Attention Mechanism in Machine Learning Explained: How AI Focuses and Understands Context

Я случайно создал приложение на работе. Gemini Canvas + NotebookLM гайд.

Я случайно создал приложение на работе. Gemini Canvas + NotebookLM гайд.

Запуск нейросетей локально. Генерируем - ВСЁ

Запуск нейросетей локально. Генерируем - ВСЁ

Claude Code: полный гайд по AI-кодингу (хаки, техники и секреты)

Claude Code: полный гайд по AI-кодингу (хаки, техники и секреты)

ПЕРЕСТАНЬ ПЛАТИТЬ за Cursor AI. Используй эту БЕСПЛАТНУЮ и ЛОКАЛЬНУЮ альтернативу | VSCode+Roo Code

ПЕРЕСТАНЬ ПЛАТИТЬ за Cursor AI. Используй эту БЕСПЛАТНУЮ и ЛОКАЛЬНУЮ альтернативу | VSCode+Roo Code

Zettelkasten + AI: Как я связал ChatGPT и Obsidian в единую систему знаний

Zettelkasten + AI: Как я связал ChatGPT и Obsidian в единую систему знаний

Использование LLM-агентов в инструментах: примеры кода на Python.

Использование LLM-агентов в инструментах: примеры кода на Python.

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

NotebookLM: большой разбор инструмента (12 сценариев применения)

NotebookLM: большой разбор инструмента (12 сценариев применения)

LangChain Building Blocks Explained: Chains, Tools, Memory & Retrievers

LangChain Building Blocks Explained: Chains, Tools, Memory & Retrievers

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: infodtube@gmail.com