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.
Продължителност 14 часa
Съдържание и теми, включени в курса
LangGraph и агенти модели: практически наръчник
- Графове срещу линейни вериги: кога и защо
- Агенти, инструменти и цикли на планиращ-изпълнител
- Здравей, работен поток: минимален агентивен граф
Състояние, памет и предаване на контекст
- Проектиране на състояние на графа и интерфейси на възлите
- Краткосрочна памет срещу постоянна памет
- Контекстни прозорци, обобщаване и рехидратация
Разклонена логика и контролен поток
- Условно маршрутизиране и решения с множество пътища
- Повторни опити, таймаути и прекъсвачи на веригата
- Резервни варианти, задънени улици и възли за възстановяване
Използване на инструменти и външни интеграции
- Извикване на функции/инструменти от възли и агенти
- Консумиране на REST API и бази данни от графа
- Парсиране и валидиране на структурирани изходи
Агенти работни потоци, разширени с извличане
- Стратегии за поглъщане на документи и раздробяване
- Ембединги и векторни бази данни с ChromaDB
- Обосновани отговори с цитирания и предпазни мерки
Оценка, отстраняване на грешки и наблюдаемост
- Проследяване на пътища и инспектиране на взаимодействията между възлите
- Златни набори, оценки и регресионни тестове
- Мониторинг на качеството, безопасността и разходите/закъснението
Пакетиране и доставка
- Обслужване с FastAPI и управление на зависимостите
- Версиониране на графи и стратегии за връщане назад
- Оперативни наръчници и реакция при инциденти
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Практически познания по Python
- Опит в изграждането на LLM приложения или вериги от промптове
- Запознатост с REST API и JSON
Аудитория
- AI инженери
- Продуктови мениджъри
- Разработчици, изграждащи интерактивни системи, управлявани от LLM
