LangChain开发中的伦理考量 培训
LangChain 是一个增强 AI 能力并将其集成到各种应用中的框架。本课程探讨了使用 LangChain 开发 AI 解决方案时产生的伦理问题,重点关注透明度、公平性和问责制。
本次由讲师主导的培训(线上或线下)面向希望探索 AI 开发伦理影响并学习如何在利用 LangChain 构建 AI 解决方案时应用伦理指南的高级 AI 研究人员和政策制定者。
培训结束后,参与者将能够:
- 识别使用 LangChain 进行 AI 开发时的关键伦理问题。
- 理解 AI 对社会和决策过程的影响。
- 制定构建公平透明 AI 系统的策略。
- 将伦理 AI 指南应用到基于 LangChain 的项目中。
课程形式
- 互动式讲座与讨论。
- 大量练习与实践。
- 在实时实验环境中进行动手操作。
课程定制选项
- 如需为本课程定制培训,请联系我们安排。
课程大纲
伦理AI开发导论
- 什么是伦理AI?
- AI中的关键伦理框架概述
- LangChain在伦理AI中的作用
AI系统中的偏见
- 理解AI模型中的偏见
- 在基于LangChain的系统中检测和减轻偏见的技术
- 确保决策的公平性
透明性与可解释性
- AI解决方案中透明性的重要性
- 使用LangChain创建可解释的模型
- 增强模型可解释性的技术
责任与问责
- 谁对AI驱动的决策负责?
- 使用LangChain创建负责任的AI开发实践
- 在AI项目中建立问责机制
AI中的隐私与安全
- AI开发中的数据隐私处理
- 使用LangChain实施安全的AI系统
- 确保符合法规(如GDPR等)
AI与社会影响
- AI系统的社会影响
- 应对不同行业中的AI相关挑战
- AI开发的监管方法
伦理AI的未来方向
- 伦理AI开发中的新兴趋势
- 不断发展的AI技术中的伦理挑战
- 构建可持续和伦理的AI系统
总结与下一步
要求
- 深入了解AI开发
- 熟悉AI中的伦理问题
- 具备使用Python编程的经验
受众
- AI研究人员
- 政策制定者
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- 调试和追踪图执行过程,检查状态,并系统地复现生产问题。
- 为图添加日志、指标和追踪,部署到生产环境,并监控 SLA 和成本。
课程形式
- 互动式讲座和讨论。
- 大量练习和实践。
- 在实时实验室环境中进行实际操作。
课程定制选项
- 如需定制本课程,请联系我们安排。
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- 使用 LangChain 的高级自定义功能优化用户体验。
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- 将金融数据标准和本体集成到图状态和工具中。
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- 部署、监控和优化 LangGraph 系统,以满足性能、成本和 SLA 要求。
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- 在实时实验室环境中进行实际操作。
课程定制选项
- 如需定制本课程,请联系我们安排。
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培训结束后,参与者将能够:
- 解释 LangGraph 的核心概念(节点、边、状态)及其使用场景。
- 构建支持分支、调用工具和保持内存的提示链。
- 将检索和外部 API 集成到图工作流中。
- 测试、调试和评估 LangGraph 应用的可靠性和安全性。
课程形式
- 互动讲座和引导讨论。
- 在沙盒环境中进行指导实验和代码演练。
- 基于场景的设计、测试和评估练习。
课程定制选项
- 如需为此课程定制培训,请联系我们安排。
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培训结束后,参与者将能够:
- 设计符合合规性和可审计性的医疗专用 LangGraph 工作流。
- 将 LangGraph 应用与医疗本体和标准(FHIR、SNOMED CT、ICD)集成。
- 在敏感环境中应用可靠性、可追溯性和可解释性的最佳实践。
- 在医疗生产环境中部署、监控和验证 LangGraph 应用。
课程形式
- 互动式讲座与讨论。
- 基于真实案例的实践练习。
- 在实时实验环境中进行实施实践。
课程定制选项
- 如需定制本课程,请联系我们安排。
LangGraph 法律应用
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本次由讲师指导的培训(线上或线下)面向中高级专业人士,旨在帮助他们设计、实施和操作基于 LangGraph 的法律解决方案,并确保必要的合规性、可追溯性和治理控制。
通过本次培训,参与者将能够:
- 设计特定于法律的 LangGraph 工作流程,确保可审计性和合规性。
- 将法律本体和文档标准集成到图状态和处理中。
- 实施防护措施、人工审批和可追溯的决策路径。
- 在生产环境中部署、监控和维护 LangGraph 服务,确保可观测性和成本控制。
课程形式
- 互动式讲座和讨论。
- 大量练习和实践。
- 在实时实验室环境中进行实际操作。
课程定制选项
- 如需为本课程定制培训,请联系我们安排。
使用LangGraph和LLM代理构建动态工作流
14 小时LangGraph 是一个用于构建图结构 LLM 工作流的框架,支持分支、工具使用、内存和可控执行。
本次由讲师指导的培训(线上或线下)面向中级工程师和产品团队,他们希望将 LangGraph 的图逻辑与 LLM 代理循环相结合,以构建动态、上下文感知的应用程序,如客户支持代理、决策树和信息检索系统。
在培训结束时,参与者将能够:
- 设计基于图的工作流,协调 LLM 代理、工具和内存。
- 实现条件路由、重试和回退,以确保稳健执行。
- 将检索、API 和结构化输出集成到代理循环中。
- 评估、监控并强化代理行为,以确保可靠性和安全性。
课程形式
- 互动讲座和引导讨论。
- 在沙盒环境中进行引导实验和代码演练。
- 基于场景的设计练习和同行评审。
课程定制选项
- 如需为此课程定制培训,请联系我们安排。
LangGraph用于营销自动化
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本课程由讲师主导,提供线上或线下培训,面向中级营销人员、内容策略师和自动化开发人员,旨在帮助他们使用 LangGraph 实现动态、分支的电子邮件营销活动和内容生成管道。
在本培训结束时,参与者将能够:
- 设计具有条件逻辑的图结构内容和电子邮件工作流。
- 集成 LLM、API 和数据源以实现自动化个性化。
- 在多步骤营销活动中管理状态、记忆和上下文。
- 评估、监控和优化工作流性能和交付结果。
课程形式
- 互动式讲座和小组讨论。
- 动手实验,实现电子邮件工作流和内容管道。
- 基于场景的练习,涵盖个性化、分段和分支逻辑。
课程定制选项
- 如需为本课程定制培训,请联系我们进行安排。