Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Въведение в LangGraph и Графови Концепции
- Защо графи за приложения с LLM: оркестрация срещу прости вериги
- Възли, ръбове и състояние в LangGraph
- Здравей LangGraph: първия изпълним граф
Управление на Състоянието и Верижни Промпти
- Дизайн на промпти като графови възли
- Предаване на състояние между възли и обработка на изходи
- Паметни модели: краткосрочен vs. съхранен контекст
Разклоняване, Контрол на Потока и Обработка на Грешки
- Условно маршрутиране и мултипътни работи
- Повторяване, изтичане на време и стратегии за отказ
- Идемпотенция и безопасни повторни изпълнения
Инструменти и Външни Интеграции
- Извикване на функции/инструменти от графови възли
- Извикване на REST API и услуги в графа
- Работа с структурирани изходи
Работи с Усилено Извличане
- Основни принципи за влизане и парчесто съхранение на документи
- Вмъквания и векторни хранилища (например, ChromaDB)
- Отговаряне с цитации
Тестиране, Отстраняване на Грешки и Оценка
- Единични тестове за възли и пътища
- Следене и наблюдаемост
- Проверки за качество: фактичност, безопасност и детерминизъм
Основни Принципи за Опаковане и Разпространение
- Настройка на средата и управление на зависимости
- Обединяване на графи зад API
- Версиониране на работите и разширени обновления
Резюме и Следващи Стъпки
Изисквания
- Основно познание на програмиране с Python
- Опит с REST API или CLI инструменти
- Знакомство с LLM концепции и основни принципи на prompt engineering
Целева аудитория
- Разработчици и софтуерни инженери, нови в графова оркестрация на LLM
- Prompt инженери и нови за AI, които строят мултистеп LLM приложения
- Данни практици, които изследват автоматизация на процеси с LLM
14 часа