Liên hệ với chúng tôi

Đề cương khóa học

LangGraph và các Mẫu Tác nhân: Giới thiệu thực tế

  • Đồ thị so với chuỗi tuyến tính: khi nào và tại sao
  • Tác nhân, công cụ và vòng lặp lập kế hoạch - thực thi
  • Luồng công việc chào hỏi: một đồ thị tác nhân tối giản

Trạng thái, Bộ nhớ và Truyền ngữ cảnh

  • Thiết kế trạng thái đồ thị và giao diện nút
  • Bộ nhớ ngắn hạn so với bộ nhớ lưu trữ
  • Cửa sổ ngữ cảnh, tóm tắt và phục hồi

Logic Nhánh và Điều khiển luồng

  • Định tuyến có điều kiện và quyết định đa đường
  • Thử lại, hết thời gian và circuit breakers
  • Dự phòng, ngõ cụt và nút phục hồi

Sử dụng Công cụ và Tích hợp bên ngoài

  • Gọi hàm/công cụ từ các nút và tác nhân
  • Truy xuất REST API và cơ sở dữ liệu từ đồ thị
  • Phân tích và xác minh đầu ra có cấu trúc

Luồng công việc Tác nhân Tăng cường Truy xuất

  • Chiến lược nạp tài liệu và phân mảnh
  • Embeddings và kho vector với ChromaDB
  • Các phản hồi có cơ sở với trích dẫn và biện pháp bảo vệ

Đánh giá, gỡ lỗi và Khả năng quan sát

  • Theo dõi các đường dẫn và kiểm tra tương tác nút
  • Độ tập trung vàng, đánh giá và kiểm thử hồi quy
  • Giám sát chất lượng, an toàn và chi phí/độ trễ

Gói và Cung cấp

  • Cung cấp FastAPI và quản lý phụ thuộc
  • Gia phiên bản đồ thị và chiến lược lùi phiên bản
  • Sổ tay vận hành và ứng phó sự cố

Tóm tắt và Bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Hiểu biết thực tế về Python
  • Kinh nghiệm xây dựng ứng dụng LLM hoặc chuỗi prompt
  • Quen thuộc với REST API và JSON

Đối tượng người học

  • Kỹ sư AI
  • Quản lý sản phẩm
  • Lập trình viên xây dựng các hệ thống tương tác do LLM dẫn dắt
 14 Giờ

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan