Schița de curs

Introducere în LangGraph și Conceptele de Grafic

  • Pentru ce folosim grafice în aplicațiile LLM: orchestration vs. lanțuri simple
  • Noduri, muchii și stare în LangGraph
  • Hello LangGraph: primul grafic executabil

Gestionarea Stării și Catenarea Prompturilor

  • Dizajnarea prompturilor ca noduri de grafic
  • Trimiterea stărilor între noduri și gestionarea iesirilor
  • Paturile de memorie: contextul pe termen scurt vs. contextul persistat

Ramificare, Controlul Fluxului și Gestionarea Erorilor

  • Enrutare condițională și fluxuri de lucru multipat
  • Reîncercări, timeout-uri și strategii de fallback
  • Idempotența și reexecutarea sigură

Unelte și Integrale Externe

  • Apele la funcții/unele din nodurile graficului
  • Apele la API-uri REST și servicii în interiorul graficului
  • Munca cu iesiri structurate

Fluxuri de Lucru Augmentate prin Recuperare

  • Bazice ale ingestionării documentelor și chunking-ului
  • Embeddings și stocuri vectoriale (de exemplu, ChromaDB)
  • Răspunsuri ancrate cu citarea surselor

Testare, Depanare și Evaluare

  • Teste de tip unitar pentru noduri și trasee
  • Sondaj și observabilitate
  • Verificări de calitate: fapticitate, siguranță și determinism

Fundamentele Inghetarii și A Deploy-ului

  • Configurarea mediului și gestionarea dependențelor
  • Servirea graficelor în spatele API-urilor
  • Versiionare fluxuri de lucru și actualizări continue

Rezumat și Următoarele Pași

Cerințe

  • Ună înțelegere a programării Python de bază
  • Experiență cu REST API-uri sau instrumente CLI
  • Familiaritate cu conceptele LLM și fundamentele ingineriei prompt-urilor

Publicul vizat

  • Dezvoltatori și ingineri software noi în orchestrația bazată pe grafice a LLM
  • Inginerii prompt și noii veniți în AI care construiesc aplicații LLM cu mai multe pași
  • Practicienii datelor care exploră automatisarea fluxurilor de lucru cu ajutorul LLM
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite