Intrati in legatura

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

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite