課程簡介

LangGraph與圖概念介紹

  • 爲什麼使用圖進行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

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

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

檢索增強的工作流

  • 文檔攝取與分塊基礎
  • 嵌入與向量存儲(如ChromaDB)
  • 帶有引用的基於事實的回答

測試、調試與評估

  • 節點與路徑的單元測試
  • 追蹤與可觀測性
  • 質量檢查:事實性、安全性與確定性

打包與部署基礎

  • 環境設置與依賴管理
  • 將圖服務封裝在API之後
  • 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

  • 初次接觸基於圖的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 時間:

人數


每位參與者的報價

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