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課程時長 14 時間：
課程簡介
LangGraph 與圖概念簡介
- 為何 LLM 應用需要圖結構：編排 vs. 簡單鏈接
- LangGraph 中的節點、邊與狀態
- Hello LangGraph：第一個可運行的圖
狀態管理與提示鏈接
- 將提示設計為圖節點
- 節點間的狀態傳遞與輸出處理
- 記憶模式：短期記憶與持久化上下文
分支、控制流與錯誤處理
- 條件路由與多路徑工作流
- 重試、超時與備援策略
- 冪等性與安全重跑
工具與外部整合
- 從圖節點進行函數/工具調用
- 在圖內調用 REST API 與服務
- 處理結構化輸出
檢索增強工作流
- 文件攝取與分塊基礎
- 嵌入向量與向量資料庫（例如 ChromaDB）
- 帶引用來源的基於事實的問答
測試、除錯與評估
- 針對節點與路徑的單元式測試
- 追蹤與可觀察性
- 品質檢查：事實性、安全性與確定性
打包與部署基礎
- 環境設定與依賴管理
- 在 API 後端提供圖服務
- 工作流版本管理與滾動更新
總結與後續步驟
最低要求
- 具備基礎 Python 程式設計知識
- 擁有 REST API 或 CLI 工具使用經驗
- 熟悉 LLM 概念及提示工程基礎
適合對象
- 剛接觸基於圖的 LLM 編排的新進開發人員與軟體工程師
- 正在建置多步驟 LLM 應用的提示工程師與 AI 初學者
- 探索利用 LLM 進行工作流自動化的數據實踐者
