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課程簡介

LangGraph與圖概念介紹

  • 爲何使用圖構建LLM應用:編排與簡單鏈的對比。
  • LangGraph中的節點、邊和狀態。
  • Hello LangGraph:第一個可運行的圖。

狀態管理與提示鏈

  • 將提示設計爲圖節點。
  • 在節點之間傳遞狀態並處理輸出。
  • 內存模式:短期與持久化上下文。

分支、控制流與錯誤處理

  • 條件路由和多路徑工作流。
  • 重試、超時和回退策略。
  • 冪等性與安全重試。

工具與外部集成

  • 從圖節點調用函數/工具。
  • 在圖中調用REST API和服務。
  • 處理結構化輸出。

檢索增強型工作流

  • 文檔攝取和分塊基礎知識。
  • 嵌入與向量存儲(如ChromaDB)。
  • 基於引用的回答。

測試、調試與評估

  • 節點和路徑的單元測試。
  • 跟蹤與可觀察性。
  • 質量檢查:事實性、安全性和確定性。

打包與部署基礎

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

總結與下一步

最低要求

  • 具備基本的Python編程知識。
  • 有使用REST API或CLI工具的經驗。
  • 熟悉LLM概念和提示工程基礎知識。

受衆

  • 剛接觸基於圖的LLM編排的開發者和軟件工程師。
  • 構建多步驟LLM應用的提示工程師和AI新手。
  • 探索使用LLM進行工作流自動化的數據從業者。
 14 小時

人數


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