Obrigado por enviar sua consulta! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Obrigado por enviar sua reserva! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Programa do Curso
Introdução ao LangGraph e Conceitos de Grafos
- Por que grafos para aplicativos LLM: orquestração versus cadeias simples
- Nós, arestas e estado no LangGraph
- Ola LangGraph: primeiro grafo executável
Gestão de Estado e Encadeamento de Prompts
- Projetando prompts como nós de grafos
- Passe o estado entre os nós e lidar com saídas
- Padrões de memória: contexto a curto prazo versus persistente
Ramo, Fluxo de Controle e Tratamento de Erros
- Rotas condicionais e fluxos de trabalho multipath
- Tentativas, timeouts e estratégias de fallback
- Idempotência e execuções seguras
Ferramentas e Integrações Externas
- Chamada de funções/ferramentas a partir dos nós do grafo
- Chamar APIs REST e serviços dentro do grafo
- Trabalhando com saídas estruturadas
Fluxos de Trabalho Aumentados por Recuperação
- Básicos da ingestão e fragmentação de documentos
- Incorporações e armazenamentos vetoriais (e.g., ChromaDB)
- Respostas fundamentadas com citações
Testes, Depuração e Avaliação
- Testes estilo unidade para nós e caminhos
- Rastreamento e observabilidade
- Checagens de qualidade: factualidade, segurança e determinismo
Fundamentos de Embalagem e Implantação
- Configuração do ambiente e gerenciamento de dependências
- Servindo grafos por trás de APIs
- Versionamento de fluxos de trabalho e atualizações contínuas
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão de programação básica em Python
- Experiência com APIs REST ou ferramentas CLI
- Familiaridade com conceitos de LLM e fundamentos da engenharia de prompt
Público-alvo
- Desenvolvedores e engenheiros de software novatos na orquestração baseada em grafos para LLM
- Engenheiros de prompt e iniciantes em IA construindo aplicativos LLM multi-etapas
- Praticionários de dados explorando automação de fluxo de trabalho com LLMs
14 Horas