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Duração 14 horas
Programa do Curso
Introdução ao LangGraph e Conceitos de Grafos
- Por que usar grafos em apps de LLM: orquestração vs. cadeias simples
- Nós, arestas e estado no LangGraph
- Hello LangGraph: o primeiro grafo executável
Gerenciamento de Estado e Encadeamento de Prompts
- Projetando prompts como nós de grafo
- Passando estado entre nós e processando saídas
- Padrões de memória: contexto de curto prazo vs. persistido
Ramificação, Fluxo de Controle e Tratamento de Erros
- Roteamento condicional e fluxos de trabalho multipath
- Novas tentativas, timeouts e estratégias de fallback
- Idempotência e reexecuções seguras
Ferramentas e Integrações Externas
- Chamadas de função/ferramenta a partir de nós de grafo
- Chamadas de APIs REST e serviços dentro do grafo
- Trabalhando com saídas estruturadas
Fluxos de Trabalho Aumentados por Busca (Retrieval)
- Fundamentos de ingestão e segmentação (chunking) de documentos
- Embeddings e lojas vetoriais (ex.: ChromaDB)
- Respostas fundamentadas com citações
Testes, Depuração e Avaliação
- Testes unitários para nós e caminhos
- Rastreamento (tracing) e observabilidade
- Verificações de qualidade: factualidade, segurança e determinismo
Fundamentos de Empacotamento e Implantação
- Configuração do ambiente e gerenciamento de dependências
- Servindo grafos através de APIs
- Versionamento de fluxos de trabalho e atualizações gradualmente (rolling updates)
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento básico de programação em Python
- Experiência com APIs REST ou ferramentas de linha de comando (CLI)
- Familiaridade com conceitos de LLM e fundamentos de engenharia de prompt
Público-Alvo
- Desenvolvedores e engenheiros de software novos na orquestração de LLMs baseada em grafo
- Engenheiros de prompt e iniciantes em IA construindo aplicações de LLM multietapas
- Profissionais de dados explorando a automação de fluxos de trabalho com LLMs
