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課程簡介

LangGraph 與代理模式:實用簡介

  • 圖結構與線性鏈的比較:時機與原因
  • 代理、工具以及規劃者-執行者循環
  • Hello workflow:最小化智能圖

狀態、記憶體與上下文傳遞

  • 設計圖結構狀態與節點接口
  • 短期記憶體與持久化記憶體
  • 上下文窗口、摘要生成與重載

分支邏輯與控制流

  • 條件路由與多路徑決策
  • 重試、超時與熔斷機制
  • 備援方案、死胡同與恢復節點

工具調用與外部集成

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

檢索增強型代理工作流程

  • 文檔攝取與分塊策略
  • 嵌入技術與 ChromaDB 向量存儲
  • 帶引用與防護的 grounded 響應

評估、調試可觀測性

  • 追蹤路徑與檢查節點交互
  • 黃金數據集、評估與回歸測試
  • 質量、安全性及成本/延遲監控

打包與交付

  • FastAPI 服務部署與依賴管理
  • 圖版本控制與回滾策略
  • 運維手冊與事故響應

總結與後續步驟

最低要求

  • 熟練掌握 Python 語言
  • 具備構建 LLM 應用程序或提示鏈的經驗
  • 熟悉 REST API 與 JSON

適用對象

  • AI 工程師
  • 產品經理
  • 開發互動式 LLM 驅動系統的開發人員
 14 小時

課程分類