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 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