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课程大纲
LangGraph与代理模式:实践入门
- 图与线性链:何时及为何使用
- 代理、工具与规划器-执行器循环
- Hello workflow:一个最小化的代理图
状态、内存与上下文传递
- 设计图状态与节点接口
- 短期内存与持久内存
- 上下文窗口、摘要与重新加载
分支逻辑与控制流
- 条件路由与多路径决策
- 重试、超时与断路器
- 回退、死胡同与恢复节点
工具使用与外部集成
- 从节点与代理调用函数/工具
- 从图中消费REST API与数据库
- 结构化输出解析与验证
检索增强的代理工作流
- 文档摄取与分块策略
- 使用ChromaDB进行嵌入与向量存储
- 带有引用与保障的基于事实的响应
评估、调试与可观察性
- 跟踪路径与检查节点交互
- 黄金集、评估与回归测试
- 质量、安全与成本/延迟监控
打包与交付
- FastAPI服务与依赖管理
- 版本控制图与回滚策略
- 操作手册与事件响应
总结与下一步
要求
- 具备Python基础知识
- 有构建LLM应用程序或提示链的经验
- 熟悉REST API和JSON
受众
- AI工程师
- 产品经理
- 构建交互式LLM驱动系统的开发者
14 小时