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コース概要

高度なLangGraph構造設計の仕方

  • グラフの基本構成パターン:ノード・エッジ・ルーターおよびサブグラフの設計法
  • 状態管理モデルの考え方:チャネル機能やメッセージ交換仕組み、データ永続化手法
  • DAG構造と循環フローの使い分けおよび階層的構成法

性能向上・最適化の方法論

  • Pythonにおける並列処理および同時実行パターンについての知識
  • キャッシュ機能やバッチ処理、ツール呼び出し・ストリーミング技術の活用方法
  • コスト抑制策とトークン利用量管理戦略を講じる

信頼性向上のための工学的手法

  • リトライ・タイムアウト処理・バックオフ方式およびサーキットブレーカー設計法
  • べき等性保証と処理手順の重複除外手法を実現する
  • ローカルストレージまたはクラウドストレージを用いたチェックポイント作成・復旧手段

複雑なグラフ構造のデバッグ手法

  • 段階的実行検証や試験用シミュレーションの適用法
  • 状態内容調査やイベントトレース技術を用いる
  • シード値指定やフィクスチャ利用による本番環境の問題再現手順を実践する

可視化・運用監視手法

  • 構造化ログや分散トレースを用いた情報捕捉技術
  • レイテンシー指標や信頼性水準、トークン使用量の計測法
  • ダッシュボード・アラート設計およびSLO(サービス品質目標)追跡手法

本番環境へのデプロイと運用方法論

  • グラフ構造をサービス化・コンテナ化するための設計法
  • 設定値管理および機密情報保護技術の実践
  • CI/CDパイプラインによる段階的導入手順やカナリアリリース方式

品質向上・安全性確保のための手法

  • 単体テストや実際の利用シナリオ評価用自動化テストフレームワークの運用法
  • 安全ガード機能・コンテンツフィルターおよび個人識別情報処理技術
  • ロバスト性向上のためのレッドチーミングおよび障害発生時テスト手法

まとめおよび今後の取り組みについて

要求

  • Pythonおよび非同期プログラミングに関する知識
  • LLMアプリケーション開発の実務経験があること
  • LangGraphやLangChainの基本的な概念に精通していること

対象者層

  • AIプラットフォームエンジニア
  • AI分野のDevOps担当者
  • 本番環境におけるLangGraphシステムを管理するMLアーキテクト
 35 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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