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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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