LangChain4j для початківців

April 6, 2026 · View on GitHub

LangChain4j для початківців

Курс зі створення AI-застосунків з LangChain4j та Azure OpenAI GPT-5.2, від базового чату до AI агентів.

🌐 Підтримка багатьох мов

Підтримується через GitHub Action (автоматично та завжди актуально)

Віддаєте перевагу клонувати локально?

Цей репозиторій включає понад 50 перекладів, що суттєво збільшує розмір завантаження. Щоб клонувати без перекладів, використовуйте 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"
Це дасть вам все необхідне для проходження курсу з набагато швидшим завантаженням.

Зміст

Швидкий старт — Почніть з LangChain4j
Вступ — Вивчіть основи LangChain4j
Інженерія підказок — Опануйте ефективний дизайн підказок
RAG (Генерація з пошуком) — Створюйте інтелектуальні системи на основі знань
Інструменти — Інтегруйте зовнішні інструменти та простих асистентів
MCP (Протокол контексту моделі) — Працюйте з MCP та агентними модулями

Відеоогляди

Кожен модуль має супровідну пряму сесію, де ми крок за кроком проходимо концепції та код.

Модуль	Відео
01 - Вступ	Початок роботи з LangChain4j
02 - Інженерія підказок	Інженерія підказок з LangChain4j
03 - RAG	RAG з LangChain4j
04 - Інструменти & 05 - MCP	AI Агенти з інструментами і MCP

Навчальний шлях

Новачок в LangChain4j? Перегляньте Глосарій для визначень ключових термінів і понять.

Швидкий старт

Форкніть цей репозиторій у свій акаунт GitHub
Виберіть Code → вкладка Codespaces → ... → New with options...
Використовуйте налаштування за замовчуванням – це вибере контейнер для розробки, створений для цього курсу
Натисніть Create codespace
Чекайте 5-10 хвилин, поки середовище буде готове
Перейдіть безпосередньо до Швидкого старту, щоб почати!

Після завершення модулів ознайомтеся з Посібником з тестування, щоб побачити концепції тестування LangChain4j у дії.

Примітка: Це навчання використовує як GitHub Models, так і Azure OpenAI. Модуль Швидкий старт використовує GitHub Models (підписка Azure не потрібна), а модулі 1-5 використовують Azure OpenAI. Почніть із БЕЗКОШТОВНОГО акаунту Azure, якщо у вас його немає.

Навчання з GitHub Copilot

Щоб швидко почати писати код, відкрийте цей проєкт у GitHub Codespace або у вашому локальному IDE з наданим devcontainer. Devcontainer, який використовується в цьому курсі, вже налаштований з GitHub Copilot для AI парного програмування.

Кожен приклад коду включає запропоновані питання, які ви можете задати GitHub Copilot, щоб поглибити розуміння. Шукайте підказки 💡/🤖 у:

Заголовках Java-файлів — питання, специфічні для кожного прикладу
README модулів — підказки для дослідження після прикладів коду

Як використовувати: Відкрийте будь-який код та поставте Copilot запропоновані питання. Він має повний контекст коду і може пояснювати, розширювати та пропонувати альтернативи.

Хочете дізнатись більше? Перегляньте Copilot для AI парного програмування.

Додаткові ресурси

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agents

Generative AI Series

Core Learning

Серія Copilot

Отримання допомоги

Якщо ви застрягли або маєте питання щодо створення AI-додатків, приєднуйтеся до:

Якщо у вас є відгуки про продукт або ви зіткнулися з помилками під час розробки, відвідайте:

Ліцензія

Ліцензія MIT - див. файл LICENSE для деталей.

Відмова від відповідальності: Цей документ був перекладений за допомогою сервісу автоматичного перекладу Co-op Translator. Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматизовані переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ на його рідній мові слід вважати авторитетним джерелом. Для критичної інформації рекомендується звертатися до професійного людського перекладу. Ми не несемо відповідальність за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу.