Schița de curs

Introducere în LangGraph și Concepte de Grafice

  • De ce grafice pentru aplicații LLM: orchestrarea vs. lanțuri simple
  • Noduri, muchii și stare în LangGraph
  • Salut LangGraph: primul grafic executabil

Gestionarea Stării și Înlănțuirea Prompturilor

  • Proiectarea prompturilor ca noduri de grafice
  • Transmiterea stării între noduri și gestionarea ieșirilor
  • Modele de memorie: context pe termen scurt vs. persistent

Ramificare, Flux de Control și Gestionarea Erorilor

  • Rutare condițională și fluxuri de lucru multi-cale
  • Reîncercări, timeout-uri și strategii de rezervă
  • Idempotență și re-rulări sigure

Unelte și Integrări Externe

  • Apelarea funcțiilor/uneltelor din nodurile graficelor
  • Apelarea API-urilor REST și a serviciilor în cadrul graficului
  • Lucrul cu ieșiri structurate

Fluxuri de Lucru Augmentate cu Recuperare

  • Bazele ingestiei și fragmentării documentelor
  • Încorporări și depozite vectoriale (de ex., ChromaDB)
  • Răspunsuri fundamentate cu citări

Testare, Depanare și Evaluare

  • Teste de tip unitar pentru noduri și căi
  • Urmărire și observabilitate
  • Verificări de calitate: factualitate, siguranță și determinism

Fundamentele Ambalării și Implementării

  • Configurarea mediului și gestionarea dependențelor
  • Servirea graficelor în spatele API-urilor
  • Versiunea fluxurilor de lucru și actualizări progresive

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Cunoștințe de bază de programare în Python
  • Experiență cu API-uri REST sau unelte CLI
  • Familiaritate cu conceptele LLM și fundamentalele ingineriei prompturilor

Publicul țintă

  • Dezvoltatori și ingineri de software noi în orchestrarea LLM bazată pe grafice
  • Ingineri de prompturi și începători în AI care construiesc aplicații LLM multi-etape
  • Practicieni din domeniul datelor care explorează automatizarea fluxurilor de lucru cu LLM
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite