使用LangChain提升Web Apps的用戶體驗培訓

LangGraph 是一個用於構建具狀態、多參與者 LLM 應用程式的框架，其特點是可組合的圖結構、持久狀態以及對執行的控制。

這是一個由講師主導的培訓課程（線上或線下），旨在為高階 AI 平台工程師、AI DevOps 工程師以及處理生產級 LangGraph 系統的 ML 架構師提供優化、調試、監控和運營的相關技能。

在本課程結束時，參與者將能夠：

• 設計並優化複雜的 LangGraph 拓撲結構，以實現速度、成本和可擴展性的最佳化。
• 通過重試、超時、冪等性和基於檢查點的恢復來實現可靠性工程。
• 調試和追蹤圖執行過程，檢查狀態，並系統性地重現生產問題。
• 為圖添加日誌、指標和追蹤，部署到生產環境，並監控 SLA 和成本。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在即時實驗環境中進行實作。

課程定制選項

• 如需定制本課程，請聯繫我們進行安排。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向所有技能水平的開發人員和IT專業人員，旨在幫助他們無需編寫大量代碼即可使用AI自動化任務和流程。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 使用n8n的可視化編程界面設計和實現複雜的工作流。
• 使用LangChain將AI功能集成到工作流中。
• 爲各種用例構建自定義聊天機器人和虛擬助手。
• 使用AI代理進行高級數據分析和處理。

這種由 講師指導的 香港 現場現場培訓（在線或現場）面向希望瞭解如何使用 LangChain 和 API 自動執行重複性任務和工作流的初級業務分析師和自動化工程師。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解與 LangChain 集成的 API 的基礎知識。
• 使用 LangChain 和 Python 自動執行重複的工作流程。
• 利用 LangChain 連接各種 API 以實現高效的業務流程。
• 使用 API 和 LangChain 的自動化功能創建和自動化自定義工作流程。

這種由 講師指導的 香港 現場培訓（在線或現場）面向希望加深對對話代理的理解並將 LangChain 應用於實際用例的中級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 LangChain 的基礎知識及其在構建對話代理中的應用。
• 使用 LangChain 開發和部署對話代理。
• 將對話代理與 API 和外部服務整合。
• 應用 Natural Language Processing (NLP) 技術來提高對話代理的性能。

這種以講師為主導的香港現場現場培訓針對的是希望使用Figma為新的或現有的軟體應用程式或網站設計用戶介面的人。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在 Figma 中創建現代UI設計。
• 創建一個可點擊的工作應用程式原型。
• 應用設計最佳實踐。
• 加快設計專案的完成速度。
• 使用 Figma 與其他設計人員和開發人員協作。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向希望使用LangChain框架構建AI驅動應用的中級開發者和軟件工程師。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解LangChain的基礎知識及其組件。
• 將LangChain與GPT-4等大型語言模型（LLMs）集成。
• 使用LangChain構建模塊化AI應用。
• 解決LangChain應用中的常見問題。

這種由 講師指導的 香港 現場現場培訓（在線或現場）面向高級數據工程師和 DevOps 專業人員，他們希望通過將 LangChain 的功能與各種雲服務集成來利用 LangChain 的功能。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 與 AWS、Azure 和 Google Cloud 等主要雲平臺集成 LangChain。
• 利用基於雲的 API 和服務來增強 LangChain 驅動的應用程式。
• 擴展對話代理並將其部署到雲中，以實現即時交互。
• 在雲環境中實施監控和安全最佳實踐。

這種講師指導的 香港 現場培訓（在線或現場）面向希望使用 LangChain 來增強其數據分析和可視化能力的中級數據專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 LangChain 自動檢索和清理數據。
• 使用 Python 和 LangChain 進行高級數據分析。
• 使用 Matplotlib 和其他與 LangChain 集成的 Python 庫創建可視化。
• 利用 LangChain 從數據分析中生成自然語言洞察。

這種以講師為主導的香港（在線或現場）現場培訓面向希望學習LangChain核心概念和架構並獲得構建AI驅動應用程式的實用技能的初級到中級開發人員和軟體工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 掌握LangChain的基本原理。
• 設置和配置LangChain環境。
• 了解架構以及 LangChain 如何與大型語言模型 （LLM） 互動。
• 使用LangChain開發簡單的應用程式。

LangGraph 是一個用於構建有狀態、多參與者 LLM 應用的框架，通過可組合的圖結構實現持久狀態和執行控制。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向中級到高級專業人士，旨在幫助他們設計、實施和運營基於 LangGraph 的金融解決方案，確保其具備適當的治理、可觀測性和合規性。

通過本次培訓，參與者將能夠：

• 設計與監管和審計要求一致的金融專用 LangGraph 工作流。
• 將金融數據標準和本體集成到圖狀態和工具中。
• 爲關鍵流程實施可靠性、安全性和人工介入控制。
• 部署、監控和優化 LangGraph 系統，以滿足性能、成本和 SLA 要求。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在即時實驗室環境中進行實際操作。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們安排。

LangGraph 是一個用於構建圖結構 LLM 應用的框架，支持規劃、分支、工具使用、內存和可控執行。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向初級開發者、提示工程師和數據從業者，旨在幫助他們使用 LangGraph 設計和構建可靠的多步驟 LLM 工作流。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 解釋 LangGraph 的核心概念（節點、邊、狀態）及其使用場景。
• 構建支持分支、調用工具和保持內存的提示鏈。
• 將檢索和外部 API 集成到圖工作流中。
• 測試、調試和評估 LangGraph 應用的可靠性和安全性。

課程形式

• 互動講座和引導討論。
• 在沙盒環境中進行指導實驗和代碼演練。
• 基於場景的設計、測試和評估練習。

課程定製選項

• 如需爲此課程定製培訓，請聯繫我們安排。

LangGraph 支持由 LLM 驅動的有狀態、多參與者工作流，並能精確控制執行路徑和狀態持久化。在醫療領域，這些功能對於合規性、互操作性以及構建符合醫療工作流的決策支持系統至關重要。

本次講師主導的培訓（線上或線下）面向中高級專業人員，旨在幫助他們設計、實施和管理基於 LangGraph 的醫療解決方案，同時應對監管、道德和操作挑戰。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 設計符合合規性和可審計性的醫療專用 LangGraph 工作流。
• 將 LangGraph 應用與醫療本體和標準（FHIR、SNOMED CT、ICD）集成。
• 在敏感環境中應用可靠性、可追溯性和可解釋性的最佳實踐。
• 在醫療生產環境中部署、監控和驗證 LangGraph 應用。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 基於真實案例的實踐練習。
• 在即時實驗環境中進行實施實踐。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們安排。

LangGraph 是一個框架，用於構建具有持久狀態和執行精確控制的多參與者 LLM 應用程序，作爲可組合的圖。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向中高級專業人士，旨在幫助他們設計、實施和操作基於 LangGraph 的法律解決方案，並確保必要的合規性、可追溯性和治理控制。

通過本次培訓，參與者將能夠：

• 設計特定於法律的 LangGraph 工作流程，確保可審計性和合規性。
• 將法律本體和文檔標準集成到圖狀態和處理中。
• 實施防護措施、人工審批和可追溯的決策路徑。
• 在生產環境中部署、監控和維護 LangGraph 服務，確保可觀測性和成本控制。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在即時實驗室環境中進行實際操作。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

LangGraph 是一個用於構建圖結構 LLM 工作流的框架，支持分支、工具使用、內存和可控執行。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向中級工程師和產品團隊，他們希望將 LangGraph 的圖邏輯與 LLM 代理循環相結合，以構建動態、上下文感知的應用程序，如客戶支持代理、決策樹和信息檢索系統。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 設計基於圖的工作流，協調 LLM 代理、工具和內存。
• 實現條件路由、重試和回退，以確保穩健執行。
• 將檢索、API 和結構化輸出集成到代理循環中。
• 評估、監控並強化代理行爲，以確保可靠性和安全性。

課程形式

• 互動講座和引導討論。
• 在沙盒環境中進行引導實驗和代碼演練。
• 基於場景的設計練習和同行評審。

課程定製選項

• 如需爲此課程定製培訓，請聯繫我們安排。

LangGraph 是一個基於圖的編排框架，能夠實現條件化的多步驟 LLM 和工具工作流，非常適合用於自動化和個性化內容管道。

本課程由講師主導，提供線上或線下培訓，面向中級營銷人員、內容策略師和自動化開發人員，幫助他們使用 LangGraph 實現動態、分支式的電子郵件活動和內容生成管道。

培訓結束後，學員將能夠：

• 設計具有條件邏輯的圖結構內容和電子郵件工作流。
• 集成 LLM、API 和數據源，實現自動化個性化。
• 在多步驟活動中管理狀態、記憶和上下文。
• 評估、監控和優化工作流性能和交付結果。

課程形式

• 互動講座和小組討論。
• 動手實驗，實現電子郵件工作流和內容管道。
• 基於場景的練習，涵蓋個性化、分段和分支邏輯。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們進行安排。