LangChain4j para sa Mga Nagsisimula

Isang kurso para sa paggawa ng mga AI na aplikasyon gamit ang LangChain4j at Azure OpenAI GPT-5.2, mula sa pangunahing chat hanggang sa mga AI agent.

🌐 Suporta sa Maramihang Wika

Sinusuportahan sa pamamagitan ng GitHub Action (Awtomatiko at Laging Napapanahon)

Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Khmer | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese

Mas gusto mong I-clone Nang Lokal?

Kasama sa repositoryo na ito ang mahigit 50 na pagsasalin ng wika na malaki ang dagdag sa laki ng pag-download. Upang i-clone nang walang mga pagsasalin, gamitin ang 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"

Bibigyan ka nito ng lahat ng kailangan mo upang matapos ang kurso nang mas mabilis ang pag-download.

Talaan ng Nilalaman

1. Mabilis na Simula - Magsimula sa LangChain4j
2. Panimula - Matutunan ang mga batayan ng LangChain4j
3. Prompt Engineering - Mag-master ng epektibong disenyo ng prompt
4. RAG (Retrieval-Augmented Generation) - Gumawa ng matatalinong sistema batay sa kaalaman
5. Mga Tools - Integrasyon ng mga panlabas na tool at simpleng assistant
6. MCP (Model Context Protocol) - Gumamit ng Model Context Protocol (MCP) at mga module ng Agentic

Mga Video na Walkthrough

Bawat module ay may kasamang live session kung saan tinatalakay namin ang mga konsepto at code nang sunud-sunod.

Module	Video
01 - Panimula	Pagsisimula sa LangChain4j
02 - Prompt Engineering	Prompt Engineering gamit ang LangChain4j
03 - RAG	RAG gamit ang LangChain4j
04 - Mga Tools at 05 - MCP	AI Agents gamit ang Mga Tools at MCP

---

Landas ng Pagkatuto

Bago ka sa LangChain4j? Tingnan ang Glossary para sa mga kahulugan ng mga pangunahing termino at konsepto.

Mabilis na Simula

1. I-fork ang repositoryong ito sa iyong GitHub account
2. I-click ang Code → tab na Codespaces → ... → New with options...
3. Gamitin ang mga default – pipiliin nito ang Development container na ginawa para sa kursong ito
4. I-click ang Create codespace
5. Maghintay ng 5-10 minuto para maging handa ang kapaligiran
6. Diretso sa Mabilis na Simula upang magsimula!

Pagkatapos matapos ang mga module, tuklasin ang Testing Guide upang makita ang mga konsepto ng pagsubok sa LangChain4j na gumagana.

Paunawa: Ginagamit ng pagsasanay na ito ang parehong GitHub Models at Azure OpenAI. Ang module na Mabilis na Simula ay gumagamit ng GitHub Models (hindi kailangan ng Azure subscription), habang ang mga module 1-5 ay gumagamit ng Azure OpenAI. Magsimula gamit ang LIBRENG Azure account kung wala ka pa nito.

Pagkatuto gamit ang GitHub Copilot

Para makapagsimula agad sa pag-code, buksan ang proyektong ito sa GitHub Codespace o sa iyong lokal na IDE gamit ang ibinigay na devcontainer. Ang devcontainer na ginamit sa kursong ito ay pre-configured na gamit ang GitHub Copilot para sa AI paired programming.

Bawat halimbawa ng code ay may kasamang mga inirerekomendang tanong na maaari mong itanong sa GitHub Copilot upang mapalalim ang iyong pag-unawa. Hanapin ang mga 💡/🤖 na prompt sa:

• Java file headers - Mga tanong na tiyak para sa bawat halimbawa
• Module READMEs - Mga prompt sa eksplorasyon pagkatapos ng mga halimbawa ng code

Paano gamitin: Buksan ang anumang code file at itanong sa Copilot ang mga inirerekomendang tanong. Buo ang konteksto nito tungkol sa codebase at kaya nitong magpaliwanag, magpalawak, at magmungkahi ng mga alternatibo.

Gusto mo pa bang matuto? Tingnan ang Copilot para sa AI Paired Programming.

Karagdagang Mga Mapagkukunan

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agents

---

Generative AI Series

---

Pangunahing Pagkatuto

---

Copilot Series

Pagkuha ng Tulong

Kung ikaw ay mahirapan o may mga tanong tungkol sa paggawa ng mga AI na app, sumali:

Kung mayroon kang puna tungkol sa produkto o mga error habang gumagawa, bisitahin:

Lisensya

MIT Lisensya - Tingnan ang LICENSE na file para sa mga detalye.

---

Paunawa:
Ang dokumentong ito ay isinalin gamit ang AI translation service na Co-op Translator. Bagamat nagsusumikap kami para sa katumpakan, pakitandaan na ang mga awtomatikong pagsasalin ay maaaring maglaman ng mga pagkakamali o di-katumpakan. Ang orihinal na dokumento sa kanyang katutubong wika ang dapat ituring na pangunahing sanggunian. Para sa mahahalagang impormasyon, inirerekomenda ang propesyonal na pagsasalin ng tao. Hindi kami mananagot sa anumang mga hindi pagkakaunawaan o maling interpretasyon na nagmula sa paggamit ng pagsasaling ito.