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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

関連カテゴリー