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コース概要
LangGraphとグラフ概念の紹介
- LLMアプリケーションにグラフを選ぶ理由:オーケストレーションと単純な連鎖の違い
- LangGraphにおけるノード、エッジ、ステート
- Hello LangGraph:最初の動作するグラフを作成
ステート管理とプロンプト連鎖
- グラフノードとしてのプロンプト設計
- ノード間のステート引き渡しと出力の処理
- メモリパターン:短期メモリと永続化されたコンテキスト
分岐、制御フロー、およびエラー処理
- 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、および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
- グラフ内でのREST APIおよびサービスの呼び出し
- 構造化出力の処理
検索增强ワークフロー(Retrieval-Augmented Workflows)
- ドキュメント取り込みとチャンク分割の基礎
- 埋め込みとベクタストア(例:ChromaDB)
- 引用による根拠のある回答生成
テスト、デバッグ、および評価
- ノードとパスのユニットテストスタイルのテスト
- 追跡と可観測性
- 品質チェック:事実性、安全性、決定論性
パッケージ化とデプロイメントの基礎
- 環境設定と依存関係の管理
- API背後でのグラフ提供
- ワークフローの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プログラミングの知識
- REST APIまたはCLIツールとの経験
- LLMの概念とプロンプトエンジニアリングの基礎への慣れ
対象者
- グラフベースのLLMオーケストレーションに新規参入する開発者およびソフトウェアエンジニア
- 多段階LLMアプリケーションを構築するプロンプトエンジニアおよびAI初心者に該当する方
- LLMを用いたワークフロー自動化を検討しているデータ実務者
14 時間