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コース概要
LangGraphとエージェントパターン:実践的な入門
- グラフと線形チェーンの違い:いつ、なぜ使うか
- エージェント、ツール、プランナー-エグゼキューターのループ
- Hello workflow:最小限のエージェンティックグラフ
状態、メモリ、およびコンテキストの受け渡し
- グラフ状態とノードインターフェースの設計
- 短期メモリと永続メモリ
- コンテキストウィンドウ、要約、および状態復元
分岐ロジックと制御フロー
- 条件付きルーティングとマルチパスの意思決定
- リトライ、タイムアウト、サーキットブレーカー
- フォールバック、デッドエンド、および復旧ノード
ツール使用と外部統合
- ノードやエージェントからの関数/ツール呼び出し
- グラフからのREST APIとデータベースの消費
- 構造化された出力のパースと検証
検索拡張エージェントワークフロー
- ドキュメントの取り込みとチャンキング戦略
- ChromaDBによる埋め込みとベクトルストア
- 引用と安全性 safeguards を備えた根拠のある回答
評価、デバッグ、および観測可能性
- パスの追跡とノード相互作用の検査
- ゴールドセット、評価、回帰テスト
- 品質、安全性、コスト/レイテンシーの監視
パッケージ化と配信
- FastAPIによるサービス提供と依存関係の管理
- グラフのバージョン管理とロールバック戦略
- 運用プレイブックとインシデント対応
まとめと次のステップ
要求
- Pythonの基本的な知識
- LLMアプリケーションまたはプロンプトチェーンの構築経験
- REST APIおよびJSONの習熟度
対象者
- AIエンジニア
- プロダクトマネージャー
- インタラクティブなLLM駆動システムの開発者
14 時間