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Programa do Curso

Introdução ao LangGraph e Conceitos de Grafos

  • Por que usar grafos para aplicações LLM: orquestração versus encadeamentos simples.
  • Nós, arestas e estado no LangGraph.
  • Hello LangGraph: primeiro grafo executável.

Gestão de Estado e Encadeamento de Prompts

  • Projeto de prompts como nós em um grafo.
  • Transmissão de estado entre nós e tratamento de saídas.
  • Padrões de memória: contexto de curto prazo versus contexto persistido.

Ramificação, Fluxo de Controle e Tratamento de Erros

  • Roteamento condicional e fluxos de trabalho em múltiplos caminhos.
  • Tentativas de repetição (retries), timeouts e estratégias de fallback.
  • Idempotência e execução segura de rodadas repetidas.

Ferramentas e Integrações Externas

  • Chamada de funções/ferramentas a partir dos nós do grafo.
  • Interação com APIs REST e serviços dentro do grafo.
  • Trabalho com saídas estruturadas.

Fluxos de Trabalho Baseados em Recuperação Aumentada (RAG)

  • Fundamentos de ingestão de documentos e chunking (divisão).
  • Embeddings e bancos de vetores (por exemplo, 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 gestão de dependências.
  • Implantação de grafos por trás de APIs.
  • Versionamento de fluxos de trabalho e atualizações graduais (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 iniciantes na orquestração de LLMs baseada em grafos.
  • Engenheiros de prompt e profissionais de IA que estão construindo aplicações LLM multifase.
  • Profissionais de dados explorando automação de fluxos de trabalho com LLMs.
 14 Horas

Número de participantes


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