コース概要

LangGraphとグラフ概念の紹介

  • なぜLLMアプリケーションにはグラフを使うのか:オーケストレーション対単純なチェイン
  • LangGraphにおけるノード、エッジ、状態
  • Hello LangGraph: 最初の実行可能なグラフ

状態管理とプロンプトチェイン

  • グラフノードとしてプロンプトを設計する
  • ノード間の状態伝達と出力処理
  • メモリパターン: 短期対持続的なコンテキスト

分岐、制御フロー、およびエラーハンドリング

  • 条件付きルーティングとマルチパスワークフロー
  • リトライ、タイムアウト、フォールバック戦略
  • 冪等性と安全な再実行

ツールと外部統合

  • グラフノードからの関数/ツール呼び出し
  • グラフ内のREST API和服务の呼び出し
  • 構造化出力の扱い方

リトリーバル拡張ワークフロー

  • ドキュメントの取り込みとチャンキングの基本
  • 埋め込みとベクターストア(例:ChromaDB)
  • 引用付きの根拠に基づく回答

テスト、デバッグ、評価

  • ノードとパスの単体テスト
  • トレースと可観測性
  • 品質チェック: 事実性、安全性、決定性

パッケージングとデプロイの基礎

  • 環境設定と依存関係管理
  • APIの背後にグラフを提供する
  • ワークフローバージョン管理とローリングアップデート

まとめと次のステップ

要求

  • 基本的なPythonプログラミングの理解
  • REST APIまたはCLIツールの使用経験
  • LLM概念とプロンプトエンジニアリングの基礎知識

対象者

  • グラフベースのLLMオーケストレーションに新しい開発者とソフトウェアエンジニア
  • 複数ステップのLLMアプリケーションを構築するプロンプトエンジニアとAI初心者
  • LLMを使用したワークフローオートメーションを探求するデータ実践者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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