Kursplan

Introduksjon til LangGraph og grafkonsepter

  • Hvorfor grafer for LLM-apper: orkestrering vs. enkle kjeder
  • Noder, kanter og tilstand i LangGraph
  • Hello LangGraph: første kjørbare graf

Tilstandshåndtering og prompt-kjeder

  • Design av prompts som grafnoder
  • Overføring av tilstand mellom noder og håndtering av utdata
  • Minnemønstre: korttids- vs. bevarte kontekster

Greining, kontrollflyt og feilhåndtering

  • Betinget ruting og flere sti-arbeidsflyter
  • Gjenprøvninger, tidsavbrudd og tilbakemeldingsstrategier
  • Idempotens og trygge omkjøringer

Verktøy og eksterne integrasjoner

  • Funksjonsverktøykall fra grafnoder
  • Kall av REST API-er og tjenester inne i grafen
  • Arbeid med strukturert utdata

Hentede arbeidsflyter

  • Dokumentinnlasting og oppdeling i klosser
  • Inbyding og vektorlager (e.g., ChromaDB)
  • Grunnlagt svar med sitater

Testing, feilsøking og vurdering

  • Enhetstest for noder og stier
  • Sporing og observabilitet
  • Kvalitetskontroller: faktiskhet, sikkerhet og determinisme

Pakking og grunnleggende innstilling

  • Oppsett av miljø og avhengighetshåndtering
  • Tjeneste for grafer bak API-er
  • Versjonering av arbeidsflyter og rullende oppdateringer

Sammenfattning og neste steg

Krav

  • Forståelse av grunnleggende Python-programmering
  • Erfaring med REST APIs eller CLI-verktøy
  • Kjennskap med LLM-begreper og grunnleggende prompt-engineering

Målgruppe

  • Utviklere og programvareingeniører som er nye til grafbasert LLM-orkestrering
  • Prompt-ingeniører og AI-nybegynnere som bygger multi-step LLM-apper
  • Datapraktikere som utforsker arbeidsflyt automatisering med LLMs
 14 timer

Antall deltakere


Pris per deltaker

Kommende kurs

Relaterte kategorier