Corso di formazione Fondamenti di LangGraph: Prompting e Chaining di LLM basati su grafi

Introduzione a LangGraph e ai concetti di grafo

• Perché i grafi per le app LLM: orchestrazione rispetto alle catene semplici
• Nodi, archi e stato in LangGraph
• Hello LangGraph: il primo grafo eseguibile

Gestione dello stato e chaining dei prompt

• Progettazione dei prompt come nodi del grafo
• Trasferimento dello stato tra i nodi e gestione delle output
• Persone di memoria: contesto a breve termine rispetto al contesto persistente

Ramificazioni, flusso di controllo e gestione degli errori

• Routing condizionale e flussi di lavoro multi-percorso
• Riprova, timeout e strategie di fallback
• Idempotenza ed esecuzione sicura

Strumenti e integrazioni esterne

• Chiamata di funzioni/strumenti dai nodi del grafo
• Chiamata di API REST e servizi all'interno del grafo
• Lavoro con output strutturati

Flussi di lavoro con aumento tramite recupero (Retrieval-Augmented)

• Fondamenti di ingestione dei documenti e chunking
• Embedding e archivi vettoriali (es. ChromaDB)
• Risposte basate su dati con citazioni

Test, debug e valutazione

• Test di tipo unitario per nodi e percorsi
• Tracciamento e osservabilità
• Controlli di qualità: fattualità, sicurezza e determinismo

Fondamenti di packaging e deployment

• Configurazione dell'ambiente e gestione delle dipendenze
• Servizio dei grafi dietro API
• Versioning dei flussi di lavoro e aggiornamenti progressivi

Riepilogo e prossimi passi