LangChain4j algajatele

April 6, 2026 · View on GitHub

LangChain4j algajatele

Kursus AI rakenduste loomiseks LangChain4j ja Azure OpenAI GPT-5.2 abil, alates lihtsast vestlusest kuni AI agentideni.

🌐 Mitmekeelne tugi

Toetatud GitHub Actioni kaudu (automatiseeritud ja alati ajakohane)

Eelistate kloonida kohapeal?

See hoidla sisaldab üle 50 keele tõlkeid, mis suurendab allalaadimise mahtu märkimisväärselt. Kui soovite kloonida ilma tõlgeteta, kasutage hõredat checkouti:

Bash / macOS / Linux:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/LangChain4j-for-Beginners.git
cd LangChain4j-for-Beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
CMD (Windows):
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/LangChain4j-for-Beginners.git
cd LangChain4j-for-Beginners
git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
See annab teile kõik vajaliku kursuse lõpetamiseks märksa kiirema allalaadimisega.

Sisukord

Kiire alustamine - LangChain4j-ga alustamine
Sissejuhatus - Õppige LangChain4j põhialuseid
Päästiku inseneriteadus - Saavutage tulemuslik päästiku kujundamine
RAG (otsingupõhine genereerimine) - Looge nutikaid teadmistepõhiseid süsteeme
Tööriistad - Integreerige väliseid tööriistu ja lihtsaid assistente
MCP (mudelikonteksti protokoll) - Töötage MCP ja agentidel põhinevate moodulitega

Video juhendid

Igal moodulil on kaasas otseülekande sessioon, kus käsitleme kontsepte ja koodi samm-sammult.

Moodul	Video
01 - Sissejuhatus	Alustamine LangChain4j-ga
02 - Päästiku inseneriteadus	Päästiku inseneriteadus LangChain4j-ga
03 - RAG	RAG LangChain4j-ga
04 - Tööriistad & 05 - MCP	AI agentide loomine tööriistade ja MCP-ga

Õppeteekond

Oled LangChain4j-s uus? Tutvu Sõnastikuga, et mõista võtmetermineid ja kontseptsioone.

Kiire alustamine

Tehke failide koopia (fork) sellest hoidlast oma GitHub kontole
Klõpsake Code → Codespaces vahekaart → ... → New with options...
Kasutage vaikeväärtusi – see valib selle kursuse jaoks loodud arenduskonteineri
Klõpsake Create codespace
Oodake 5-10 minutit, kuni keskkond on valmis
Hüppa otse Kiire alustamise juurde, et alustada!

Moodulite läbimisel uurige ka Testimisjuhendit, et näha LangChain4j testimise kontseptsioone praktikas.

Märkus: See koolitus kasutab nii GitHubi mudeleid kui ka Azure OpenAI-d. Kiire alustamise moodul kasutab GitHubi mudeleid (Azure tellimust pole vaja), samas kui moodulid 1–5 kasutavad Azure OpenAI-d. Kui teil veel pole, alustage TASUTA Azure kontoga.

Kiireks kodeerimiseks avage see projekt GitHub Codespaces või oma kohaliku IDE-s antud devcontaineriga. Kursuses kasutatav devcontainer on eelkonfigureeritud GitHub Copilotiga AI paarprogrammeerimiseks.

Iga koodinäite juures on soovitatavad küsimused, mida võite GitHub Copilotile esitada, et oma arusaamist süvendada. Otsige 💡/🤖 viiteid:

Java failide päistes – näidete spetsiifilised küsimused
Mooduli README-d – uurimisküsimused pärast koodinäiteid

Kuidas kasutada: Avage ükskõik milline koodifail ja küsige Copilotilt soovitatud küsimusi. Tal on kogu koodibaasi kontekst ja ta suudab selgitada, laiendada ja pakkuda alternatiive.

Tahate rohkem teada? Vaadake Copilot AI paarprogrammeerimiseks.

Lisamaterjalid

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agentid

Generatiivne AI sari

Põhioskused

Copiloti sari

Abi saamine

Kui takerdu või sul on küsimusi tehisintellekti rakenduste loomisel, liitu:

Kui sul on toodet puudutav tagasiside või ehitamise ajal ilmnevad vead, külasta:

Litsents

MIT litsents - täpsemate üksikasjade jaoks vt LICENSE faili.

Vastutusest loobumine:
See dokument on tõlgitud kasutades tehisintellekti tõlketeenust Co-op Translator. Kuigi püüame täpsust, palun arvestage, et automaatsed tõlked võivad sisaldada vigu või ebatäpsusi. Originaaldokument selle emakeeles tuleks pidada autoriteetseks allikaks. Olulise info puhul soovitatakse kasutada professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta tõlke kasutamisest tingitud arusaamatuste või väärtõlgenduste eest.