LangChain・LangGraphで構築する検索とRAGエージェント

LangChain・LangGraphで構築する検索とRAGエージェント｜Eden Marco

Pythonで検索エージェントや文書回答を構築し、LangSmithで処理を追う。

モデル・プロンプト・構造化出力からツール呼び出しへ進む。文書の取り込み、検索結果の出典、LangGraph、MCP、会話履歴などの構成を扱う。

原題：LangChain- Agentic AI Engineering with LangChain & LangGraph

学習・エージェント構築：モデル・指示・出力の処理と、検索などのツールを組み合わせる。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/langchain/

学習・資料に基づく回答：文書の分割とベクトル検索、出典を伴うRAGと画面の構成を学ぶ。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/langchain/

学習・処理の管理：LangSmithでの追跡、LangGraphとMCP、会話履歴を扱う。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/langchain/

対象：Python・Git・環境変数・テストに慣れた開発者。形式：オンデマンド動画講座（公開シラバスを確認）。言語：英語（複数字幕の案内あり、日本語対応は未確認）。利用条件：一部講義にプレビューの案内あり。全講座の受講条件・現在価格はUdemyで確認。

確認事項（編集部）：説明文はLangChain 1.2以降への対応を案内する一方、個別講義には0.3.0の注記も残る。実習ブランチと依存版を確認する。ソフトウェア開発経験を前提とし、API費用は別途必要となりうる。

出典：Eden Marco / Udemy「LangChain- Agentic AI Engineering with LangChain & LangGraph — 講師公開の講座概要・シラバス」／公開・更新日：ページで特定せず／確認日：2026-09-15／https://www.udemy.com/course/langchain/

LangChain・LangGraphで構築する検索とRAGエージェント

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