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.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в LangGraph и графови концепции
- Защо графи за LLM приложения: оркестрация срещу прости вериги
- Възли, ребра и състояние в LangGraph
- Здравей, LangGraph: първи изпълним граф
Управление на състоянието и верижно свързване на промптове
- Проектиране на промптове като графови възли
- Предаване на състояние между възли и обработка на изходи
- Модели на памет: краткосрочен срещу персистиращ контекст
Разклоняване, контролен поток и обработка на грешки
- Условно маршрутизиране и многопътеви работни потоци
- Повторни опити, таймаути и резервни стратегии
- Идемпотентност и безопасни повторни изпълнения
Инструменти и външни интеграции
- Извикване на функции/инструменти от графови възли
- Извикване на REST API и услуги в рамките на графа
- Работа със структурирани изходи
Работни потоци с разширено извличане
- Основи на поглъщане на документи и раздробяване
- Ембединги и векторни бази данни (напр. ChromaDB)
- Обосновано отговаряне с цитирания
Тестване, дебъгване и оценка
- Модулни тестове за възли и пътища
- Проследяване и наблюдаемост
- Проверки на качеството: фактологичност, безопасност и детерминизъм
Основи на пакетирането и внедряването
- Настройка на средата и управление на зависимости
- Предоставяне на графи зад API
- Версиониране на работни потоци и плавни актуализации
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на основите на програмирането на Python
- Опит с REST API или CLI инструменти
- Запознатост с концепции за LLM и основи на промпт инженерството
Аудитория
- Разработчици и софтуерни инженери, които са нови в графово-базираната оркестрация на LLM
- Промпт инженери и начинаещи в AI, изграждащи многоетапни LLM приложения
- Специалисти по данни, изследващи автоматизация на работни потоци с LLM
14 Часа