課程簡介

LangGraph與代理模式:實踐入門

  • 圖與線性鏈:何時及爲何使用
  • 代理、工具與規劃器-執行器循環
  • Hello workflow:一個最小化的代理圖

狀態、內存與上下文傳遞

  • 設計圖狀態與節點接口
  • 短期內存與持久內存
  • 上下文窗口、摘要與重新加載

分支邏輯與控制流

  • 條件路由與多路徑決策
  • 重試、超時與斷路器
  • 回退、死衚衕與恢復節點

工具使用與外部集成

  • 從節點與代理調用函數/工具
  • 從圖中消費REST API與數據庫
  • 結構化輸出解析與驗證

檢索增強的代理工作流

  • 文檔攝取與分塊策略
  • 使用ChromaDB進行嵌入與向量存儲
  • 帶有引用與保障的基於事實的響應

評估、調試與可觀察性

  • 跟蹤路徑與檢查節點交互
  • 黃金集、評估與迴歸測試
  • 質量、安全與成本/延遲監控

打包與交付

  • FastAPI服務與依賴管理
  • 版本控制圖與回滾策略
  • 操作手冊與事件響應

總結與下一步

最低要求

  • 具備Python基礎知識
  • 有構建LLM應用程序或提示鏈的經驗
  • 熟悉REST API和JSON

受衆

  • AI工程師
  • 產品經理
  • 構建交互式LLM驅動系統的開發者
 14 小時

課程分類


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