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课程大纲
LangGraph与图概念介绍
- 为什么使用图进行LLM应用:编排与简单链的对比
- LangGraph中的节点、边和状态
- Hello LangGraph:第一个可运行图
状态管理与提示链
- 将提示设计为图节点
- 在节点之间传递状态并处理输出
- 内存模式:短期与持久化上下文
分支、控制流与错误处理
- 条件路由与多路径工作流
- 重试、超时与回退策略
- 幂等性与安全重运行
工具与外部集成
- 从图节点调用函数/工具
- 在图中调用REST API和服务
- 处理结构化输出
检索增强的工作流
- 文档摄取与分块基础
- 嵌入与向量存储(如ChromaDB)
- 带有引用的基于事实的回答
测试、调试与评估
- 节点与路径的单元测试
- 追踪与可观测性
- 质量检查:事实性、安全性与确定性
打包与部署基础
- 环境设置与依赖管理
- 将图服务封装在API之后
- 工作流版本控制与滚动更新
总结与下一步
要求
- 具备基本的Python编程知识
- 有使用REST API或CLI工具的经验
- 熟悉LLM概念和提示工程基础知识
受众
- 初次接触基于图的LLM编排的开发者和软件工程师
- 构建多步骤LLM应用的提示工程师和AI新手
- 探索使用LLM进行工作流自动化的数据从业者
14 小时