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Schulungsübersicht

Einführung in LangGraph und Graph-Konzepte

  • Warum Graphen für LLM-Anwendungen: Orchestrierung im Vergleich zu einfachen Chaining-Ansätzen
  • Knoten, Kanten und Zustand in LangGraph
  • Hallo LangGraph: der erste ausführbare Graph

Zustandsverwaltung und Prompt-Chaining

  • Entwurf von Prompts als Graph-Knoten
  • Weitergabe von Zustand zwischen Knoten und Handhabung der Ausgabe
  • Speichermuster: Kurzzeit- versus persistenter Kontext

Verzweigung, Kontrollfluss und Fehlerbehandlung

  • Konditionale Weiterleitung und Multi-Pfad-Workflows
  • Wiederholungen, Zeitlimits und Fallback-Strategien
  • Idempotenz und sichere Wiederholungen

Werkzeuge und externe Integrationen

  • Funktions-/Werkzeugaufrufe von Graph-Knoten
  • Aufrufe von REST-APIs und Diensten innerhalb des Graphs
  • Arbeit mit strukturierten Ausgaben

Retrieval-augmentierte Workflows

  • Grundlagen der Dokumentenaufnahme und -aufteilung
  • Embeddings und Vektorspeicher (z. B. ChromaDB)
  • Grounded-Answers mit Zitierungen

Test, Debugging und Evaluation

  • Unit-Tests für Knoten und Pfade
  • Tracing und Observability
  • Qualitätsprüfungen: Faktizität, Sicherheit und Determinismus

Grundlagen der Verpackung und Bereitstellung

  • Einrichtung der Umgebung und Verwaltung der Abhängigkeiten
  • Bereitstellung von Graphen hinter APIs
  • Versionierung von Workflows und Roll-Outs

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in Python-Programmierung
  • Erfahrung mit REST-APIs oder CLI-Tools
  • Vertrautheit mit LLM-Konzepten und den Grundlagen des Prompt-Engineerings

Zielgruppe

  • Entwickler:innen und Software-Ingenieur:innen, die neu im Bereich der graphbasierten LLM-Orchestrierung sind.
  • Prompt-Engineering-Spezialist:innen und KI-Einsteiger:innen, die mehrstufige LLM-Apps entwickeln.
  • Datenexpert:innen, die Workflow-Automatisierung mit LLMs erkunden.
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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