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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