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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