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

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории