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 Grafică
- De ce grafice pentru aplicații LLM: orchestrări vs. lanțuri simple
- Noduri, muchii și stare în LangGraph
- Salut LangGraph: primul grafic executabil
Gestiunea Stării și Lanțuri de Prompturi
- Proiectarea prompturilor ca noduri de grafic
- Transmiterea stării între noduri și gestionarea rezultatelor
- Modele de memorie: context pe termen scurt vs. persistant
Ramificare, Control al Fluxului și Gestionarea Erorilor
- Rutare condițională și fluxuri de lucru cu mai multe căi
- Reîncercări, timeout-uri și strategii de rezervă
- Idempotență și re-rulări sigure
Unelte și Integrări Externe
- Apelarea de funcții/unelte din nodurile de grafic
- Apelarea API-urilor REST și a serviciilor în cadrul graficului
- Lucrul cu rezultate structurate
Fluxuri de Lucru Augmentate prin Recuperare
- Bazele ingerării și fragmentării documentelor
- Încorporări și depozite vectoriale (de ex., ChromaDB)
- Răspunsuri fundamentate cu citate
Testare, Depanare și Evaluare
- Teste de tip unitar pentru noduri și căi
- Urmărire și observabilitate
- Verificări de calitate: factualitate, siguranță și determinism
Bazele Împachetării și Implementării
- Configurarea mediului și gestionarea dependențelor
- Servirea graficelor în spatele API-urilor
- Versionarea fluxurilor de lucru și actualizări progressive
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Cunoștințe de bază în programarea Python
- Experiență cu API-uri REST sau unelte CLI
- Familiaritate cu conceptele LLM și elementele fundamentale ale 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 cu mai multe etape
- Practicieni din domeniul datelor care explorează automatizarea fluxurilor de lucru cu LLM
14 Ore