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 Grafuri
- De ce grafuri pentru aplicații LLM: orchestrări vs. lanțuri simple
- Noduri, muchii și stare în LangGraph
- Hello LangGraph: primul graf executabil
Gestionarea Stării și Înlănțuirea de Prompts
- Proiectarea prompts ca noduri de graf
- Transmiterea stării între noduri și gestionarea rezultatelor
- Modele de memorie: context pe termen scurt vs. persistent
Ramificare, Control de Flux și Gestionarea Erorilor
- Rutare condițională și fluxuri de lucru cu multiple căi
- Reîncercări, timeout-uri și strategii de rezervă
- Idempotență și re-rulări sigure
Unelte și Integrări Externe
- Apelarea de funcții/unelte din noduri de graf
- Apelarea API-urilor REST și a serviciilor în interiorul grafului
- Lucrul cu rezultate structurate
Fluxuri de Lucru Augmentate prin Recuperare
- Noțiuni de bază despre ingestia și fragmentarea documentelor
- Embeddings și depozite vectoriale (de ex., ChromaDB)
- Răspunsuri fundamentate cu citări
Testare, Depanare și Evaluare
- Teste de tip unitar pentru noduri și căi
- Trasabilitate și observabilitate
- Verificări de calitate: factualitate, siguranță și determinism
Fundamentele Ambalării și Implementării
- Configurarea mediului și gestionarea dependențelor
- Servirea grafului în spatele API-urilor
- Versionarea fluxurilor de lucru și actualizări progresive
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Cunoștințe de bază de programare în Python
- Experiență cu API-uri REST sau instrumente CLI
- Familiaritate cu conceptele LLM și elementele de bază ale ingineriei de prompts
Publicul țintă
- Dezvoltatori și ingineri software noi în orchestrarea LLM bazată pe grafuri
- Ingineri de prompts și începători în IA care construiesc aplicații LLM multi-etape
- Practicieni de date care explorează automatizarea fluxurilor de lucru cu LLM
14 Ore