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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