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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