Liên hệ với chúng tôi

Đề cương khóa học

LangGraph và Mẫu Tác nhân: Giới thiệu Thực hành

  • Đồ thị so với chuỗi tuyến tính: Khi nào và Tại sao
  • Tác nhân, công cụ và vòng lặp lập trình-thực thi
  • Hello workflow: Đồ thị tác nhân tối thiểu

Trạng thái, Bộ nhớ và Chuyển ngữ cảnh

  • Thiết kế trạng thái đồ thị và giao diện node
  • Bộ nhớ ngắn hạn so với bộ nhớ lưu trữ
  • Cửa sổ ngữ cảnh, tóm tắt và làm đầy lại

Logic Phân nhánh và Luồng điều khiển

  • Tuyến đường điều kiện và quyết định đa đường
  • Lần chạy thử lại, giới hạn thời gian và bộ ngắt mạch
  • Biện pháp dự phòng, điểm chết và node khôi phục

Sử dụng công cụ và Tích hợp Ngoại vi

  • Gọi hàm/công cụ từ node và tác nhân
  • Sử dụng REST API và cơ sở dữ liệu từ đồ thị
  • Phân tích và xác thực kết quả có cấu trúc

Quy trình Tác nhân Bổ sung Truy xuất

  • Nạp tài liệu và chiến lược phân đoạn
  • Embedding và cơ sở dữ liệu vectơ với ChromaDB
  • Phản hồi được chứng minh với trích dẫn và biện pháp bảo vệ

Đánh giá, Gỡ lỗi và Quan sát

  • Theo dõi đường đi và xem xét tương tác giữa các node
  • Bo dữ liệu chuẩn, đánh giá và kiểm thử hồi quy
  • Giám sát chất lượng, an toàn và chi phí/độ trễ

Bọc gói và Giao hàng

  • Dịch vụ FastAPI và quản lý phụ thuộc
  • Phiên bản hóa đồ thị và chiến lược quay lại
  • Sách playbook vận hành và phản ứng sự cố

Tóm tắt và Các bước Tiếp theo

Yêu cầu

  • Hiểu biết làm việc với Python
  • Kinh nghiệm xây dựng ứng dụng LLM hoặc chuỗi prompt
  • Quen thuộc với REST API và JSON

Audience

  • Kỹ sư AI
  • Quản lý sản phẩm
  • Nhà phát triển xây dựng hệ thống tương tác dựa trên LLM
 14 Giờ

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan