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课程时长 35 小时
课程大纲
LangGraph金融基础
- 回顾LangGraph架构和有状态执行。
- 金融用例：研究助手、交易支持、客户服务代理。
- 监管约束和可审计性考虑。
金融数据标准与本体论
- ISO 20022、FpML和FIX基础。
- 将模式映射并集成到图状态中。
- 数据质量、数据血缘和PII处理。
金融流程的工作流编排
- KYC和AML开户工作流。
- 交易生命周期、异常处理和案件管理。
- 信用审批和决策路径。
合规、风险与控制
- 政策执行和模型风险管理。
- 护栏、审批和人工介入步骤。
- 审计跟踪、留存和可解释性。
集成与部署
- 连接核心系统、数据湖和API。
- 容器化、密钥管理和环境管理。
- CI/CD流水线、分阶段发布和金丝雀部署。
可观测性与性能
- 结构化日志、指标、追踪和成本监控。
- 负载测试、SLO和错误预算。
- 事件响应、回滚和弹性模式。
质量、评估与安全
- 单元、场景和自动化评估框架。
- 红队测试、对抗性提示和安全检查。
- 数据集整理、漂移监控和持续改进。
总结与后续步骤
要求
- 理解Python和LLM应用开发
- 具备API、容器或云服务的使用经验
- 对金融领域或数据模型有基本了解
目标学员
- 领域技术专家
- 解决方案架构师
- 在受监管行业构建LLM代理的顾问
