Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Đề cương khóa học
LangGraph và Mẫu Agent: Một Bài Hướng Dẫn Thực Hành
- Đồ thị so với chuỗi tuyến tính: khi nào và tại sao
- Agent, công cụ và vòng lặp lập kế hoạch-thực thi
- Xin chào workflow: một đồ thị agent tối thiểu
Tình Trạng, Bộ Nhớ và Truyền C脉络被切断了,我将完成剩余的翻译:
Tình Trạng, Bộ Nhớ và Truyền Context
- Lập trình trạng thái đồ thị và giao diện nút
- Bộ nhớ ngắn hạn so với bộ nhớ đã được lưu
- Cửa sổ ngữ cảnh, tóm tắt, và tái hydrat hóa
Logic Chi Nhánh và Kiểm Soát Lưu Trình
- Lưu chuyển điều kiện và quyết định đa đường
- Lặp lại, thời gian chờ và bộ ngắt mạch
- Trở về mặc định, đường chết và nút phục hồi
Sử Dụng Công Cụ và Tích HợpExternals
- Gọi hàm/công cụ từ các nút và agent
- Tiêu thụ REST APIs và cơ sở dữ liệu từ đồ thị
- Xử lý và xác thực đầu ra có cấu trúc
Workflow Agent được Augment bởi Lấy Dữ Liệu
- Chính sách nạp và phân chia tài liệu
- Đồ thị nhúng và kho vector với ChromaDB
- Các phản hồi có căn cứ với trích dẫn và bảo vệ
Đánh Giá, Debugging và Quan Sát
- Theo dõi đường đi và kiểm tra tương tác nút
- Bộ dữ liệu vàng, đánh giá và kiểm thử hồi quy
- Theo dõi chất lượng, an toàn và chi phí/trễ
Phụ Kiện và Giao hàng
- Dịch vụ FastAPI và quản lý phụ thuộc
- Sử dụng phiên bản đồ thị và chiến lược rollback
- Tài liệu playbook vận hành và phản hồi sự cố
Khái Quát và Các Bước Tiếp theo
Yêu cầu
- Kiến thức làm việc với Python
- Kinh nghiệm xây dựng ứng dụng LLM hoặc chuỗi prompt
- Nắm vững REST APIs và JSON
Đối tượng tham gia
- Kỹ sư AI
- Trưởng sản phẩm
- Nhà phát triển hệ thống tương tác dựa trên LLM
14 Giờ học