LangChain:構建 AI 驅動應用程序培訓
LangChain 是一個開源框架,旨在促進使用大型語言模型(LLM)開發應用程序。
本培訓由講師現場授課,提供線上或線下模式。該培訓針對希望使用 LangChain 框架構建 AI 驅動應用程序的中級開發者和軟件工程師。
完成本培訓後,學員將能夠:
- 理解 LangChain 的基礎知識及其組成部分。
- 將 LangChain 與 GPT-4 等大型語言模型(LLM)集成。
- 使用 LangChain 構建模塊化 AI 應用程序。
- 排查 LangChain 應用程序中的常見問題。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 大量的練習和實踐。
- 在實戰實驗室環境中進行動手實踐。
課程定制選項
- 如需請求此課程的定制培訓,請聯繫我們以安排。
課程簡介
LangChain 介紹
- LangChain 概述及其目的
- 設置開發環境
理解大型語言模型(LLM)
- LLM 與傳統模型的區別
- LLM 的能力與局限性
LangChain 組件與架構
- LangChain 的核心組件
- 理解架構和工作流
將 LangChain 與 LLM 集成
- 將 LangChain 連接到 GPT-4 等 LLM
- 為特定任務構建鏈
構建模塊化應用程序
- 使用 LangChain 創建模塊化組件
- 在不同應用程序中重用組件
LangChain 實踐練習
- 動手編碼環節
- 使用 LangChain 開發示例應用程序
高級 LangChain 功能
- 探索高級功能
- 為複雜用例定制 LangChain
最佳實踐和模式
- LangChain 編碼最佳實踐
- AI 驅動應用程序設計模式
故障排除
- 識別 LangChain 應用程序中的常見問題
- 調試技術與解決方案
總結與後續步驟
最低要求
- 具備 Python 編程的基本知識
- 熟悉 AI 概念和大型語言模型
受眾
- 開發者
- 軟件工程師
- AI 愛好者
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進階 LangGraph:優化、除錯與監控複雜圖形
35 小時LangGraph 是一個用於構建具有持久狀態和執行控制的無狀態、多參與者 LLM 應用程式的框架,這些應用程式以可組合的圖形形式呈現。
本課程由講師現場指導(提供線上或線下培訓),旨在幫助高級 AI 平台工程師、AI DevOps 人員以及希望優化、除錯、監控和運營生產級 LangGraph 系統的 ML 架構師提升技能。
完成本培訓後,參與者將能夠:
- 為速度、成本和擴展性設計並優化複雜的 LangGraph 拓撲結構。
- 通過重試、超時、冪等性以及基於檢查點的恢復來工程化可靠性。
- 除錯和追蹤圖形執行過程,檢查狀態,並系統性地復現生產環境中的問題。
- 為圖形添加日誌、指標和追蹤功能,部署至生產環境,並監控 SLA 和成本。
課程格式
- 互動式講座與討論。
- 大量練習與實踐環節。
- 在實戰實驗室環境中進行動手實現。
課程客製化選項
- 如需為本課程申請客製化培訓,請聯繫我們以安排事宜。
使用 n8n 和 LangChain 實現 AI 自動化
14 小時這是一場在 澳門 舉辦的講師主導實訓課程(線上或線下),旨在幫助各個技能水平的開發人員和 IT 專業人員,讓他們能夠在不編寫大量程式碼的情況下利用 AI 來自動化任務和流程。
在完成本培訓後,學員將能夠:
- 使用 n8n 的視覺化程式設計介面來設計和實現複雜的工作流程。
- 透過 LangChain 將 AI 功能整合到工作流程中。
- 為各種用例建立自定義聊天機器人及虛擬助手。
- 運用 AI 代理執行進階數據分析和處理。
使用 LangChain 和 API 自動化工作流程
14 小時這項由講師主導的實時培訓,在 澳門(線上或線下)進行,針對希望了解如何使用 LangChain 和 API 自動化重複性任務和工作流的初級業務分析師和自動化工程師。
完成本課程後,參與者將能夠:
- 了解與 LangChain 的 API 整合基礎知識。
- 使用 LangChain 和 Python 自動化重複性工作流。
- 利用 LangChain 連接各種 API,實現高效的業務流程。
- 使用 API 和 LangChain 的自動化功能創建並自動化定制工作流。
使用 LangChain 建構對話代理
14 小時此由講師帶領的實時培訓在 澳門(線上或線下)進行,針對希望深化對對話代理理解並將 LangChain 應用於實際用例的中級專業人士。
完成本培訓後,學員將能夠:
- 理解 LangChain 的基本原理及其在建立對話代理中的應用。
- 使用 LangChain 開發和部署對話代理。
- 將對話代理與 API 及外部服務整合。
- 應用自然語言處理(NLP)技術提升對話代理的性能。
LangChain 開發中的倫理考量
21 小時這門在 澳門(線上或線下)進行的講師主導實戰培訓,旨在針對希望探索 AI 發展倫理影響的高階 AI 研究人員和政策制定者,學習如何在建構 LangChain 驅動的解決方案時應用倫理準則。
完成本課程後,學員將能夠:
- 識別使用 LangChain 進行 AI 開發的關鍵倫理議題。
- 理解 AI 對社會及決策過程的影響。
- 建構公平且透明的 AI 系統策略。
- 將倫理 AI 準則實施到基於 LangChain 的專案中。
使用 LangChain 提升 Web 應用用戶體驗
14 小時這門由講師主導的現場培訓在 澳門(線上或線下)進行,針對希望利用 LangChain 構建直覺且易於使用的 Web 應用的初級 Web 開發者和 UX 設計師。
完成本培訓後,學員將能夠:
- 理解 LangChain 的基本概念及其在增強網頁用戶體驗中的作用。
- 在 Web 應用中實施 LangChain,創建動態且響應迅速介面。
- 將 API 整合到 Web 應用中以提升交互性和用戶參與度。
- 利用 LangChain 的高級自定義功能優化用戶體驗。
- 分析用戶行為數據,以微調 Web 應用性能和體驗。
將 LangChain 與雲端服務整合
14 小時此於 澳門(線上或線下)舉辦的由講師主導的即時培訓,針對希望透過整合各種雲端服務來利用 LangChain 功能的高階資料工程師與 DevOps 專業人員而設計。
完成培訓後,學員將能夠:
- 將 LangChain 整合至 AWS、Azure、Google Cloud 等主要雲端平台。
- 運用基於雲端的 API 和服務來增強 LangChain 驅動應用程式。
- 將對話代理擴展並部署至雲端以進行即時互動。
- 在雲端環境中實施監控與安全最佳實踐。
LangChain用於數據分析與可視化
14 小時本課程在澳門(線上或線下)以導師主導的實時培訓形式開展,旨在幫助希望利用LangChain提升數據分析和可視化能力的中級數據專業人員。
完成本課程後,學員將能夠:
- 使用LangChain自動化數據檢索和清洗流程。
- 運用Python和LangChain進行高級數據分析。
- 結合集成LangChain的Matplotlib及其他Python庫創建可視化圖表。
- 利用LangChain從數據分析中生成自然語言洞察結果。
LangChain 基礎
14 小時本 澳門(線上或線下)由講師親自指導的即時培訓,目標受眾為初級至中階開發者與軟體工程師,旨在學習 LangChain 的核心概念與架構,並獲取建構 AI 驅動應用程式的實務技能。
完成本培訓後,參與者將能夠:
- 掌握 LangChain 的基本原理。
- 建置和設定 LangChain 環境。
- 理解 LangChain 架構及其與大型語言模型 (LLM) 的互動方式。
- 使用 LangChain 開發簡單應用程式。
LangGraph 在金融領域的應用
35 小時LangGraph 是一個框架,用於構建狀態管理、多智能體的 LLM 應用程式,它作為可組合的圖形結構,具有持久化狀態並對執行流程進行控制。
本課程為由講師帶領的實體或線上培訓,對象為希望設計、實施並運維具有適當治理、可觀測性及合規性的 LangGraph 金融解決方案的初級至高級專業人員。
參加完本課程後,學員將能夠:
- 設計符合監管及審計要求的特定於金融的 LangGraph 工作流程。
- 將金融數據標準及語義網整合至圖形狀態及工具中。
- 為關鍵流程實施可靠性、安全性以及人在回路的控制措施。
- 部署、監控並優化 LangGraph 系統的性能、成本與服務水準協議 (SLAs)。
課程形式
- 互動式講授及討論。
- 大量的練習及實作。
- 於模擬實驗室環境進行動手實作。
課程客製化選項
- 如需針對此課程的客製化培訓,請聯繫我們安排。
LangGraph 基礎:基於圖的 LLM 提示與鏈式處理
14 小時LangGraph 是一個用於構建圖結構大語言模型(LLM)應用程序的框架,支持規劃、分支、工具使用、記憶體以及可控執行。
本課程由導師進行現場指導,提供線上或線下培訓,旨在幫助初級開發者、提示工程師及數據從業者設計並構建基於 LangGraph 的可靠多步驟 LLM 工作流。
完成本培訓後,學員將能夠:
- 闡述核心 LangGraph 概念(節點、邊、狀態)及其應用場景。
- 構建支持分支調用工具並保持記憶的提示鏈。
- 在圖工作流中整合檢索與外部 API。
- 測試、調試並評估 LangGraph 應用程序,確保其可靠性和安全性。
課程形式
- 互動式講授與引導式討論。
- 沙箱環境中的指導實驗與代碼 walkthrough。
- 基於場景的練習,涵蓋設計、測試和評估。
課程定制選項
- 如需為本課程申請定制化培訓,請聯繫我們進行安排。
LangGraph在醫療領域的應用:受監管環境中的工作流程編排
35 小時LangGraph enables stateful, multi-actor workflows powered by LLMs with precise control over execution paths and state persistence. In healthcare, these capabilities are crucial for compliance, interoperability, and building decision-support systems that align with medical workflows.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and manage LangGraph-based healthcare solutions while addressing regulatory, ethical, and operational challenges.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design healthcare-specific LangGraph workflows with compliance and auditability in mind.
- Integrate LangGraph applications with medical ontologies and standards (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Apply best practices for reliability, traceability, and explainability in sensitive environments.
- Deploy, monitor, and validate LangGraph applications in healthcare production settings.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on exercises with real-world case studies.
- Implementation practice in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
LangGraph 在法律應用程式中的應用
35 小時LangGraph 是一個框架,用於建構具狀態、多代理人的大型語言模型 (LLM) 應用程式。它透過可組合的圖結構與持久化狀態,提供精確的執行控制。
此課程為由講師主導的即時培訓(線上或線下),主要針對中級至高級專業人士,協助其設計、實現及運作基於 LangGraph 的法律解決方案,並納入必要的合規性、可追溯性與治理控制機制。
完成培訓後,參與者將能夠:
- 設計保留審計能力與合規性的法律專屬 LangGraph 工作流程。
- 將法律本體論與文件標準整合至圖狀態與處理程序中。
- 實施安全防護機制、人工審核流程,以及可追溯的決策路徑。
- 在生產環境中部署、監控及維護 LangGraph 服務,並兼顧可觀測性與成本控制。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 大量的練習與實作環節。
- 在即時實驗室環境中的實作操作。
課程客製化選項
- 如需此課程的客製化培訓,請聯繫我們以進行安排。
使用 LangGraph 和 LLM 代理構建動態工作流程
14 小時LangGraph 是一個用於構建圖結構化 LLM 工作流的框架,支持分支、工具調用、記憶體管理和可控執行。
此課程由講師親自指導,可透過線上或線下方式進行(線上培訓或線下培訓),面向希望將 LangGraph 的圖邏輯與 LLM 代理循環結合以構建動態、上下文感知應用程序的中級工程師及產品團隊,例如客服代理、決策樹和信息檢索系統。
完成本課程後,學員將能夠:
- 設計協調 LLM 代理、工具和記憶體的基於圖的工作流程
- 實施條件路由、重試機制及備援方案,確保執行穩定性
- 在代理循環中整合檢索、API 和結構化輸出
- 評估、監控並強化代理行為,以提升可靠性與安全性
課程形式
- 互動式講座與引導式討論
- 沙箱環境中的指導實驗與代碼講解
- 基於場景的設計練習與同儕評審
課程客製化選項
- 如需為本課程申請客製化培訓,請聯絡我們安排。
LangGraph 用於營銷自動化
14 小時LangGraph 是一個基於圖的協調框架,可實現條件式、多步驟的大型語言模型 (LLM) 和工具工作流程,非常適合自動化及個人化內容管線。
此培訓由導師現場指導(線上或線下),對象為希望使用 LangGraph 實施動態分支電子郵件活動及內容生成管線的初階至中階營銷人員、內容策略師及自動化開發人員。
完成本培訓後,參與者將能夠:
- 設計具備條件邏輯的圖結構化內容及電子郵件工作流程。
- 整合 LLM、API 和數據源,實現自動化個人化。
- 管理跨多步驟活動的狀態、記憶及上下文。
- 評估、監控並優化工作流程效能及交付結果。
課程形式
- 互動式講座及小組討論。
- 實作實驗室,實施電子郵件工作流程及內容管線。
- 基於情境的練習,涵蓋個人化、分群及分支邏輯。
課程客製化選項
- 如需為本課程申請客製化培訓,請聯繫我們以安排。