LangChain4j для начинающих

April 6, 2026 · View on GitHub

LangChain4j для начинающих

Курс по созданию AI-приложений с LangChain4j и Azure OpenAI GPT-5.2, от базового чата до AI-агентов.

🌐 Поддержка нескольких языков

Поддерживается через GitHub Action (автоматически и всегда актуально)

Предпочитаете клонировать локально?

Этот репозиторий включает более 50 языковых переводов, что значительно увеличивает размер скачивания. Чтобы клонировать без переводов, используйте sparse checkout:

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"
Это даст вам всё, что нужно для прохождения курса, при значительно более быстрой загрузке.

Содержание

Быстрый старт - Начало работы с LangChain4j
Введение - Изучение основ LangChain4j
Проектирование подсказок - Освоение эффективного создания подсказок
RAG (генерация с расширенным поиском) - Создание интеллектуальных систем на основе знаний
Инструменты - Интеграция внешних инструментов и простых ассистентов
MCP (Протокол контекста модели) - Работа с Протоколом контекста модели (MCP) и агентными модулями

Видеоруководства

Для каждого модуля проводится сопровождающая сессия в прямом эфире, где мы последовательно разбираем концепции и код.

Модуль	Видео
01 - Введение	Начало работы с LangChain4j
02 - Проектирование подсказок	Проектирование подсказок с LangChain4j
03 - RAG	RAG с LangChain4j
04 - Инструменты & 05 - MCP	AI-агенты с инструментами и MCP

Учебный план

Новичок в LangChain4j? Ознакомьтесь с Глоссарием для определения ключевых терминов и понятий.

Быстрый старт

Форкните этот репозиторий в свой аккаунт GitHub
Нажмите Code → вкладка Codespaces → ... → New with options...
Используйте настройки по умолчанию – будет выбран контейнер разработки, созданный для этого курса
Нажмите Create codespace
Подождите 5-10 минут, пока среда будет готова
Переходите сразу к Быстрому старту, чтобы начать!

После прохождения модулей изучите Руководство по тестированию, чтобы увидеть работу концепций тестирования LangChain4j на практике.

Примечание: В этом курсе используются как GitHub Models, так и Azure OpenAI. Модуль Быстрый старт использует GitHub Models (подписка Azure не требуется), тогда как модули 1-5 используют Azure OpenAI. Если у вас нет аккаунта, начните с бесплатного аккаунта Azure.

Обучение с GitHub Copilot

Чтобы быстро начать программировать, откройте этот проект в GitHub Codespace или в вашей локальной IDE с предоставленным devcontainer. Devcontainer, используемый в этом курсе, предварительно настроен с GitHub Copilot для совместного программирования с AI.

Каждый пример кода включает рекомендованные вопросы, которые вы можете задать GitHub Copilot для углубления понимания. Ищите подсказки 💡/🤖 в:

Заголовках Java-файлов – вопросы, связанные с конкретным примером
README модулей – вопросы для исследования после примеров кода

Как использовать: Откройте любой файл с кодом и задайте Copilot предложенные вопросы. Он имеет полный контекст кода и может объяснить, расширить и предложить альтернативы.

Хотите узнать больше? Ознакомьтесь с Copilot для совместного программирования с AI.

Дополнительные ресурсы

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agents

Серия по генеративному ИИ

Основное обучение

Серия Copilot

Получение помощи

Если вы застряли или у вас есть вопросы по созданию AI-приложений, присоединяйтесь:

Если у вас есть отзывы о продукте или ошибки при разработке, посетите:

Лицензия

Лицензия MIT - смотрите файл LICENSE для подробностей.

Отказ от ответственности:
Этот документ был переведён с помощью сервиса машинного перевода Co-op Translator. Несмотря на наши усилия обеспечить точность, пожалуйста, имейте в виду, что автоматический перевод может содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на родном языке следует считать авторитетным источником. Для важной информации рекомендуется профессиональный человеческий перевод. Мы не несем ответственности за возможные недоразумения или неправильное толкование, возникшие в результате использования данного перевода.