Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
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