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Plan du cours
Introduction à LangGraph et aux Concepts de Graphes
- Pourquoi utiliser des graphes pour les applications LLM : orchestration vs chaînes simples
- Nœuds, arêtes et état dans LangGraph
- Bonjour LangGraph : premier graphe exécutable
Gestion de l'État et Chaînage des Prompts
- Définir les prompts comme nœuds du graphe
- Passez l'état entre les nœuds et gérer les sorties
- Modèles de mémoire : court terme vs contexte persistant
Branchement, Flux de Contrôle et Gestion des Erreurs
- Itinéraires conditionnels et flux de travail multi-chemins
- Réessayez, délais d'expiration et stratégies de repli
- Idempotence et redémarrages en toute sécurité
Outils et Intégrations Externes
- Appels de fonction/outils à partir des nœuds du graphe
- Appeler les API REST et services au sein du graphe
- Traiter les sorties structurées
Flux de Travail Augmentés par la Récupération
- Bases de l'ingestion et morcellement des documents
- Incrustations et magasins vectoriels (par exemple, ChromaDB)
- Réponses fondées sur des citations
Tests, Débogage et Évaluation
- Tests unitaires pour les nœuds et chemins
- Suivi et observabilité
- Vérifications de qualité : facticité, sécurité et déterminisme
Fondamentaux du Packaging et du Déploiement
- Configuration de l'environnement et gestion des dépendances
- Servir les graphes derrière des API
- Versions des flux de travail et mises à jour en cours d'exécution
Résumé et Étapes Suivantes
Pré requis
- Compréhension des bases de la programmation Python
- Expérience avec les API REST ou les outils CLI
- Familiarité avec les concepts LLM et les fondamentaux de l'ingénierie des prompts
Public cible
- Développeurs et ingénieurs logiciels nouveaux venus dans l'orchestration LLM basée sur les graphes
- Ingénieurs de prompt et novices en IA construisant des applications LLM multi-étapes
- Praticiens des données explorant l'automatisation des workflows avec les LLM
14 Heures