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Schulungsübersicht
LangGraph und Agent-Patterns: Eine praxisnahe Einführung
- Graphen versus lineare Ketten: wann und warum
- Agents, Werkzeuge und Planer-Ausführenden-Schleifen
- Hello Workflow: ein minimaler agentic Graph
Status, Speicher und Kontextübergabe
- Entwurf des Graphstatuses und der Knotenschnittstellen
- Kurzzeitspeicher versus persistenter Speicher
- Kontextfenster, Zusammenfassung und Rehydratisierung
Verzweigungslogik und Steuerfluss
- Konditionales Routing und Mehrpfad-Entscheidungen
- Wiederholungsversuche, Timeouts und Circuit Breaker
- Fallbacks, Sackgassen und Recovery-Knoten
Werkzeugnutzung und externe Integrationen
- Funktions-/Werkzeugaufrufe von Knoten und Agents aus
- Konsum von REST-APIs und Datenbanken innerhalb des Graphen
- Strukturierte Ausgabe-Parsing und Validierung
Retrieval-Augmented Agent Workflows
- Dokumenteninhaltierung und Chunking-Strategien
- Embeddings und Vektor-Datenbanken mit ChromaDB
- Geglaubte Antworten mit Zitaten und Schutzmassnahmen
Evaluation, Debugging und Beobachtbarkeit
- Pfade nachverfolgen und Knoteninteraktionen inspizieren
- Golden Sets, Evaluationen und Regressionstests
- Überwachung von Qualität, Sicherheit sowie Kosten/Latenz
Paketierung und Bereitstellung
- Serving mit FastAPI und Abhängigkeitsverwaltung
- Versionsierung von Graphen und Rollback-Strategien
- Operative Spielpläne und Incident Response
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Praktische Kenntnisse in Python
- Erfahrung mit der Entwicklung von LLM-Anwendungen oder Prompt-Ketten
- Vertrautheit mit REST-APIs und JSON
Zielgruppe
- AI-Ingenieur:innen
- Produktmanager:innen
- Entwickler:innen, die interaktive LLM-gesteuerte Systeme erstellen
14 Stunden