Kursplan

LangGraph och Agentmönster: En praktisk introduktion

  • Grapher vs. linjära kedjor: när och varför
  • Agenter, verktyg och planerings-exekveringsloopar
  • Hello-arbetsflöde: en minimal agentgraf

Tillägg, Minneshantering och Kontextöverföring

  • Design av grafstatus och nodgränssnitt
  • Korttidsminne vs. sparad minneshantering
  • Kontextfönster, sammanfattning och återuppladdning

Grenad logik och Kontrollflöde

  • Betingslös vägledning och flervägsbeslut
  • Återförsök, tidsgränser och omkopplingsstrategier
  • Fallbacks, dödsländar och återhämtningsnoder

Användning av Verktyg och Externa Integrationer

  • Funktions/verktygskallning från noder och agenter
  • Användning av REST-APIer och databaser från grafen
  • Strukturering av utdata och validering

Agentarbetsflöden med Hämtningsförstärkning

  • Dokumentingest och chunkningsstrategier
  • Inbäddningar och vektorförvaring med ChromaDB
  • Grunderade svar med citat och säkerhetsåtgärder

Utvärdering, Felsökning och Observabilitet

  • Spårning av vägar och inspektion av nodinteraktioner
  • Gyllene uppsättningar, utvärderingar och regressionstester
  • Kvalitet, säkerhet och kostnad/latensövervakning

Paketering och Leverans

  • FastAPI-tjänster och beroendedshantering
  • Versionering av grafer och återställningsstrategier
  • Operativa spelböcker och incidenthantering

Sammanfattning och Nästa Steg

Krav

  • Praktisk kunskap i Python
  • Erfarenhet av att bygga LLM-applikationer eller promptkedjor
  • Kännedom om REST-API:er och JSON

Målgrupp

  • AI-ingenjörer
  • Produktchefer
  • Utvecklare som bygger interaktiva LLM-drivna system
 14 timmar

Antal deltagare


Pris per deltagare

Kommande Kurser

Relaterade Kategorier