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課程簡介

LangGraph 與圖形概念簡介

  • 為什麼圖形適用於 LLM 應用:編排與簡單鏈接的區別
  • LangGraph 中的節點、邊與狀態
  • Hello LangGraph:第一個可運行的圖形

狀態管理與提示鏈接

  • 將提示設計為圖形節點
  • 在節點間傳遞狀態並處理輸出
  • 記憶模式:短期與持久化上下文

分支、控制流與錯誤處理

  • 條件路由與多路徑工作流
  • 重試、超時與回退策略
  • 冪等性與安全重新運行

工具與外部集成

  • 從圖形節點調用函數/工具
  • 在圖形內調用 REST API 與服務
  • 處理結構化輸出

檢索增強工作流

  • 文檔捕獲與分塊基礎知識
  • 嵌入與向量存儲(例如,ChromaDB)
  • 基於引用的接地回答

測試、除錯與評估

  • 節點與路徑的單元風格測試
  • 追蹤與可觀察性
  • 質量檢查:事實準確性、安全性與確定性

打包與部署基礎

  • 環境設置與依賴管理
  • 通過 API 提供圖形服務
  • 工作流版本控制與滾動更新

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備基本的 Python 編程理解
  • 有 REST API 或 CLI 工具的經驗
  • 熟悉 LLM 概念及提示工程的基礎知識

受眾

  • 初次接觸基於圖形的 LLM 編排的開發人員與軟件工程師
  • 構建多步驟 LLM 應用的提示工程師與 AI 新手
  • 探索利用 LLM 進行工作流自動化的數據從業者
 14 小時

人數


每位參與者的報價

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