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課程時長 35 時間：
課程簡介
金融领域的LangGraph基础
- 回顾LangGraph架构与有状态执行。
- 金融用例:研究助手、交易支持、客户服务智能体。
- 监管约束与可审计性考量。
金融数据标准与本体
- ISO 20022、FpML与FIX基础。
- 将模式与本体映射到图状态。
- 数据质量、数据血缘与个人身份信息处理。
金融流程的工作流编排
- KYC与AML开户流程。
- 交易生命周期、异常与案件管理。
- 信用审批与决策路径。
合规、风险与控制
- 策略执行与模型风险管理。
- 防护栏、审批与人工介入步骤。
- 审计追踪、留存与可解释性。
集成与部署
- 连接核心系统、数据湖与API。
- 容器化、密钥与环境管理。
- CI/CD流水线、分阶段发布与金丝雀部署。
可观测性与性能
- 结构化日志、指标、追踪与成本监控。
- 负载测试、服务等级目标与错误预算。
- 事件响应、回滚与弹性模式。
质量、评估与安全
- 单元测试、场景测试与自动化评估框架。
- 红队测试、对抗性提示与安全检查。
- 数据集管理、漂移监控与持续改进。
总结与后续步骤
最低要求
- 了解Python和LLM应用开发
- 具有API、容器或云服务的使用经验
- 基本熟悉金融领域或数据模型
目标受众
- 领域技术人员
- 解决方案架构师
- 在受监管行业中构建LLM智能体的顾问
