Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

LangGraph и модели на агенти: Практическо въведение

  • Графове срещу линейни вериги: кога и защо
  • Агенти, инструменти и цикли на планиращ-изпълнител
  • Здравей, работен поток: минимална агентна графа

Състояние, памет и предаване на контекст

  • Проектиране на състояние на графа и интерфейси на възлите
  • Краткосрочна памет срещу съхранена памет
  • Контекстни прозорци, обобщаване и рехидратиране

Логика на разклоняване и контролен поток

  • Условно маршрутизиране и решения с множество пътища
  • Повторни опити, таймаути и защитни прекъсвачи
  • Резервни механизми, 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
  • Парсване и валидиране на структуриран изход

Работни потоци на агенти с разширено извличане

  • Стратегии за поглъщане и раздробяване на документи
  • Вграждания и векторни бази данни с ChromaDB
  • Обосновани отговори с цитиране и предпазни мерки

Оценяване, отстраняване на грешки и наблюдаемост

  • Проследяване на пътеки и инспектиране на взаимодействията между възлите
  • Златни набори, оценки и регресионни тестове
  • Мониторинг на качество, безопасност и цена/закъснение

Пакетиране и доставка

  • Сървиране чрез FastAPI и управление на зависимости
  • Версиониране на графи и стратегии за връщане назад
  • Оперативни наръчници и реакция при инциденти

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Работни познания по Python
  • Опит в изграждането на LLM приложения или вериги от промптове
  • Запознатост с REST API и JSON

Аудитория

  • Инженери по изкуствен интелект
  • Продуктови мениджъри
  • Разработчици, изграждащи интерактивни системи, задвижвани от LLM
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории