AI Automation LangChain Fundamentals

Perkembangan Generative AI dalam beberapa tahun terakhir telah mengubah cara organisasi membangun aplikasi digital. Large Language Models (LLMs) tidak lagi hanya digunakan untuk chatbot sederhana, tetapi telah berkembang menjadi sistem agentic yang mampu bernalar, memanggil tools, mengakses data internal, dan menjalankan workflow kompleks. Namun, banyak organisasi masih menghadapi tantangan dalam mengubah model AI menjadi aplikasi production-ready yang aman, terukur, dan terintegrasi dengan sistem bisnis yang ada.

Salah satu tantangan utama adalah bagaimana membangun sistem berbasis Retrieval-Augmented Generation (RAG) yang andal, mengelola context window dan memory, serta mengembangkan intelligent agents yang mampu bekerja secara adaptif. Selain itu, aspek evaluasi, observability, security, dan cost management sering kali terabaikan ketika organisasi bereksperimen dengan LLM. Tanpa arsitektur yang tepat dan pemahaman mendalam terhadap framework seperti LangChain dan LangGraph, solusi AI dapat menjadi mahal, tidak stabil, atau sulit dipelihara.

Course ini dirancang untuk membekali peserta dengan pemahaman komprehensif mulai dari lanskap modern LLM, pembangunan RAG system, pengembangan intelligent agents, hingga deployment production-grade dengan observability dan cost control. Peserta akan mempelajari bagaimana membangun agentic workflows, multi-agent systems, serta mengintegrasikan LLM ke dalam software development dan data science pipeline. Dengan pendekatan praktis dan berbasis use case nyata, course ini membantu organisasi bertransformasi dari sekadar menggunakan model AI menjadi membangun AI-native applications yang scalable dan sustainable

OBJECTIVES

1. Memahami lanskap modern LLM dan Generative AI, serta mengembangkan aplikasi berbasis LangChain dan LangGraph
2. Membangun RAG systems dan intelligent agents dengan memory, tool-calling, dan workflow orchestration
3. Mengembangkan multi-agent architectures untuk sistem adaptif dan reasoning-based applications
4. Melakukan evaluasi, testing, dan troubleshooting terhadap LLM dan agent systems
5. Mendeploy aplikasi LLM secara production-ready dengan mempertimbangkan security, observability, dan cost management

AUDIENCE

1. AI Engineer
2. Software Engineer
3. Data Scientist
4. Solution Architect
5. Business Analyst

PREREQUISITES

Tidak ada training khusus yang dipersyaratkan

CONTENT

1. Introduction to Generative AI

1.1. The Modern LLM Landscape
1.2. From Models to Agentic Applications
1.3. Introducing LangChain

2. Working with LangChain

2.1. Setting Up Dependencies
2.2. Exploring LangChain’s Building Blocks
2.3. Running Local Models
2.4. Multimodal AI Applications

3. Building Workflows with LangGraph

3.1. LangGraph Fundamentals
3.2. Prompt Engineering
3.3. Working with Short Context Windows
3.4. Understanding Memory Mechanisms

4. Building Intelligent RAG Systems

4.1. From Indexes to Intelligent Retrieval
4.2. Components of a RAG System
4.3. From Embeddings to Search
4.4. Breaking Down the RAG Pipeline
4.5. Developing a Corporate Documentation Chatbot
4.6. Troubleshooting RAG Systems

5. Building Intelligent Agents

5.1. What is a Tool
5.2. Defining Tools
5.3. Advanced Tool-Calling Capabilities
5.4. Incorporating Tools into Workflows
5.5. What are Agents

6. Advanced Applications and Multi-Agent Systems

6.1. Agentic Architectures
6.2. Multi-Agent Architectures
6.3. Building Adaptive Systems
6.4. Exploring Reasoning Paths
6.5. Agent Memory

7. Software Development and Data Analysis Agents

7.1. LLMs in Software Development
7.2. Writing Code with LLMs
7.3. Applying LLMs Agents for Data Science

8. Evaluation and Testing

8.1. Why Evaluation Matters
8.2. Evaluating Core Agent Capabilities
8.3. Evaluating Methodologies and Approaches
8.4. Evaluating LLM Agents in Practice
8.5. Offline Evaluation

9. Production-Ready LLMS Deployment and Observability

9.1. Security Considerations for LLM Applications
9.2. Deploying LLM Apps
9.3. How to Observe LLM Apps
9.4. Cost Management for LangChain Applications

10. The Future of Generative Models

10.1. The Current State of Generative AI
10.2. The Limitations of Scaling and Emerging Alternatives
10.3. Economic and Industry Transformation
10.4. Societal Implications