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課程簡介
進階 LangGraph 架構
- 圖形拓撲模式:節點、邊、路由器、子圖
- 狀態建模:通道、訊息傳遞、持久性
- DAG 與循環流程以及層級組合
效能與優化
- Python 中的並行與併發模式
- 緩存、批量處理、工具調用及串流傳輸
- 成本控制與 Token 預算策略
可靠性工程
- 重試、超時、退避及斷路器機制
- 步驟的冪等性與去重
- 使用本地或雲端存儲進行檢查點與恢復
複雜圖形除錯
- 逐步執行與模擬運行
- 狀態檢查與事件追蹤
- 利用種子數據和fixture復現生產問題
可觀察性與監控
- 結構化日誌與分布式追蹤
- 運營指標:延遲、可靠性、Token 使用量
- 儀表板、警報與 SLO 追蹤
部署與運營
- 將圖形打包為服務和容器
- 配置管理與機密處理
- CI/CD 管道、發布流程以及藍綠部署
質量、測試與安全
- 單元測試、場景測試及自動化評估框架
- 防護欄、內容過濾以及 PII 數據處理
- 紅隊對抗與混沌實驗以提升魯棒性
總結與後續步驟
最低要求
- 理解 Python 及非同步編程
- 具備 LLM 應用程式開發經驗
- 熟悉基本的 LangGraph 或 LangChain 概念
受眾
- AI 平台工程師
- AI DevOps 人員
- 負責生產級 LangGraph 系統的 ML 架構師
35 小時