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コース概要
高度なLangGraphアーキテクチャ
- グラフのトポロジパターン: ノード、エッジ、ルーター、サブグラフ
- 状態モデリング: チャンネル、メッセージング、永続性
- DAG対循環フローと階層的な組成
パフォーマンスと最適化
- Pythonにおける並列処理と並行処理のパターン
- キャッシュ、バッチング、ツール呼び出し、ストリーミング
- コスト制御とトークン予算戦略
信頼性エンジニアリング
- 再試行、タイムアウト、バックオフ、サーキットブレーキング
- ステップのイジェムポテンシーと重複排除
- ローカルまたはクラウドストアを使用したチェックポイントと回復
複雑なグラフのデバッグ
- ステップ実行とドライラン
- 状態検査とイベントトレース
- シードとフィクスチャを使用してプロダクションの問題を再現する
監視と観測性
- 構造化ログと分散トレース
- 運用メトリクス: レイテンシ、信頼性、トークン使用量
- ダッシュボード、アラート、SLO追跡
デプロイとオペレーション
- グラフをサービスやコンテナとしてパッケージ化する
- 構成管理とシークレットハンドリング
- CI/CDパイプライン、ロールアウト、カニーリリース
品質、テスト、およびセキュリティ
- 単体テスト、シナリオテスト、自動評価ハーネス
- ガードレール、コンテンツフィルタリング、PIIハンドリング
- レッドチームによるロブステスとカオス実験
まとめと次回のステップ
要求
- Pythonと非同期プログラミングの理解
- LLMアプリケーション開発の経験
- 基本的なLangGraphまたはLangChainの概念に精通していること
対象者
- AIプラットフォームエンジニア
- AI向けDevOps
- プロダクションLangGraphシステムを扱うMLアーキテクト
35 時間