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コース概要
LangGraphとエージェントパターン:実践的入門編
- 直線型チェーンとグラフ構造の比較:いつ・なぜ使用すべきか
- エージェント、ツール、そしてプランナー・エグゼキュータループ
- 最小限の機能を持つエージェント型グラフの作成例
状態管理・メモリ処理・文脈継承について
- グラフ内での状態定義およびノード間のインターフェース設計
- 一時的な記憶と永続的な記憶の違い
- 文脈ウィンドウ、要約処理、情報再構築手法
分岐ロジックおよび制御フローの実装方法
- 条件付きルーティングや複数経路を有する意思決定の実装
- 再試行機能、タイムアウト処理、サーキットブレーカーの導入
- フォールバック処置、エラー状態への対応策および復旧ノードの構築
ツール利用と外部システムとの統合手法
- 各種機能やツールをノードまたはエージェントから呼び出す方法
- グラフ内でREST APIやデータベースにアクセスする仕組み
- 構造化された出力内容の解析および妥当性検証手順
検索機能を統合したエージェントワークフロー設計法
- ドキュメント取り込みやチャンク化処理の実践例
- ChromaDBを用いたベクトル埋め込み処理およびベクトルストア構築
- 引用情報を付加した正確な応答生成と安全対策の導入
評価・デバッグおよび可視化手法について
- 処理経路の追跡やノード間の相互作用確認方法
- 評価用データセット作成、検証手順および回帰テストの実施法
- 品質・安全性およびコストや応答速度の監視技術
パッケージ化と配布に関する取り組み
- FastAPIによるサービス提供設定と依存関係管理手法
- グラフ構造のバージョン管理およびロールバック戦略の策定
- 運用マニュアル作成や障害対応手順の準備方法
まとめおよび今後の取り組みについて
要求
- Pythonに関する実践的な知識があること
- LLMアプリケーションやプロンプトチェーンの構築経験があること
- REST APIおよびJSONに精通していること
対象者
- AIエンジニア
- プロダクトマネージャー
- LLM駆動型のインタラクティブシステムを構築する開発者
14 時間