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課程時長 14 時間：
課程簡介
LangGraph与图概念简介
- 为什么LLM应用需要图：编排与简单链的对比
- LangGraph中的节点、边和状态
- LangGraph入门：第一个可运行图
状态管理与提示链
- 将提示设计为图节点
- 在节点间传递状态并处理输出
- 记忆模式：短期与持久化上下文
分支、控制流与错误处理
- 条件路由与多路径工作流
- 重试、超时与回退策略
- 幂等性与安全重运行
工具与外部集成
- 从图节点调用函数/工具
- 在图内调用REST API和服务
- 处理结构化输出
检索增强工作流
- 文档摄取与分块基础
- 嵌入与向量存储（如ChromaDB）
- 带引用的有据回答
测试、调试与评估
- 针对节点和路径的单元式测试
- 追踪与可观测性
- 质量检查：事实性、安全性与确定性
打包与部署基础
- 环境设置与依赖管理
- 通过API提供图服务
- 工作流版本管理与滚动更新
总结与后续步骤
最低要求
- 了解基本的Python编程
- 具有REST API或CLI工具的使用经验
- 熟悉LLM概念和提示工程基础知识
目标受众
- 刚接触基于图的LLM编排的开发者与软件工程师
- 正在构建多步骤LLM应用的提示工程师和AI初学者
- 探索使用LLM实现工作流自动化的数据从业人员
