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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