Plan du cours

Introduction à LangGraph et aux Concepts de Graphes

  • Pourquoi utiliser des graphes pour les applications LLM : orchestration vs chaînes simples
  • Nœuds, arêtes et état dans LangGraph
  • Bonjour LangGraph : premier graphe exécutable

Gestion de l'État et Chaînage des Prompts

  • Définir les prompts comme nœuds du graphe
  • Passez l'état entre les nœuds et gérer les sorties
  • Modèles de mémoire : court terme vs contexte persistant

Branchement, Flux de Contrôle et Gestion des Erreurs

  • Itinéraires conditionnels et flux de travail multi-chemins
  • Réessayez, délais d'expiration et stratégies de repli
  • Idempotence et redémarrages en toute sécurité

Outils et Intégrations Externes

  • Appels de fonction/outils à partir des nœuds du graphe
  • Appeler les API REST et services au sein du graphe
  • Traiter les sorties structurées

Flux de Travail Augmentés par la Récupération

  • Bases de l'ingestion et morcellement des documents
  • Incrustations et magasins vectoriels (par exemple, ChromaDB)
  • Réponses fondées sur des citations

Tests, Débogage et Évaluation

  • Tests unitaires pour les nœuds et chemins
  • Suivi et observabilité
  • Vérifications de qualité : facticité, sécurité et déterminisme

Fondamentaux du Packaging et du Déploiement

  • Configuration de l'environnement et gestion des dépendances
  • Servir les graphes derrière des API
  • Versions des flux de travail et mises à jour en cours d'exécution

Résumé et Étapes Suivantes

Pré requis

  • Compréhension des bases de la programmation Python
  • Expérience avec les API REST ou les outils CLI
  • Familiarité avec les concepts LLM et les fondamentaux de l'ingénierie des prompts

Public cible

  • Développeurs et ingénieurs logiciels nouveaux venus dans l'orchestration LLM basée sur les graphes
  • Ingénieurs de prompt et novices en IA construisant des applications LLM multi-étapes
  • Praticiens des données explorant l'automatisation des workflows avec les LLM
 14 Heures

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Prix ​​par Participant

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