Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Vstup do LangGraphu a konceptů grafů
- Proč grafy pro LLM aplikace: orchestrace vs. jednoduché řetězce
- Uzly, hrany a stav v LangGraphu
- Ahoj LangGraphu: první spustitelný graf
Správa stavu a propojení promptů
- Návrh promptů jako uzlů grafu
- Přenos stavu mezi uzly a zpracování výstupů
- Vzory paměti: krátkodobé vs. trvalé kontexty
Rozvětvení, řídící tok a správa chyb
- Podmíněné routing a vícecestné pracovní postupy
- Překlopení, časové limity a náhradní strategie
- Idempotentnost a bezpečný opakovací běh
Nástroje a externí integrace
- Zavolání funkcí/nástrojů z uzlů grafu
- Zavolání REST API a služeb v rámci grafu
- Práce s strukturovanými výstupy
Řetězcové pracovní postupy zvyšované při dotazování
- Základy nahrávání dokumentů a členění na části
- Vložení vektorových úložiště (např. ChromaDB)
- Odpovědi s odkazy na zdroje informací
Testování, ladění a hodnocení
- Jednotkové testy pro uzly a cesty
- Sledování a přehlednost
- Kontrola kvality: faktická správnost, bezpečnost a determinismus
Základy balení a nasazení
- Nastavení prostředí a správa závislostí
- Servování grafů za API
- Verzování pracovních postupů a rolových aktualizací
Souhrn a další kroky
Požadavky
- Požadavky na základní znalosti programování v Pythonu
- Zkušenosti s REST API nebo nástroji CLI
- Znalost pojmů a základů LLM a inženýrství promptů
Cílová skupina
- Vývojáři a softwaroví inženýři noví v oblasti orchestrace na základě grafů LLM
- Inženýři promptů a začínající AI vytvářející vícekrokové aplikace LLM
- Praktikové pracující s daty, kteřízkoušejí automatizaci pracovních proudů pomocí LLM
14 hodiny