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Struttura del corso

Introduzione a LangGraph e ai concetti dei grafi

  • Perché utilizzare grafi per le applicazioni LLM: orchestrazione vs. catene semplici
  • Nodi, archi e stato in LangGraph
  • Hello LangGraph: primo grafo eseguibile

Gestione dello stato e concatenazione dei prompt

  • Progettazione dei prompt come nodi del grafo
  • Trasferimento dello stato tra nodi e gestione degli output
  • Pattern di memoria: contesto a breve termine vs. contesto persistito

Ramificazione, flusso di controllo e gestione degli errori

  • Instradamento condizionale e flussi di lavoro multi-path
  • Retry, timeout e strategie di fallback
  • Idempotenza ed esecuzione sicura ripetuta

Strumenti e integrazioni esterne

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

Flussi di lavoro basati su Retrieval-Augmented Generation (RAG)

  • Fondamenti di ingestione dei documenti e segmentazione (chunking)
  • Embedding e database vettoriali (ad esempio, ChromaDB)
  • Risposte supportate da evidenze con citazioni

Test, debug e valutazione

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

Fondamenti di packaging e distribuzione

  • Configurazione dell'ambiente e gestione delle dipendenze
  • Messura in produzione dei grafi dietro le API
  • Versioning dei flussi di lavoro e aggiornamenti gradual (rolling updates)

Sintesi e prossimi passi

Requisiti

  • Conoscenza di base della programmazione in Python
  • Esperienza con API REST o strumenti da riga di comando (CLI)
  • Conoscenza dei concetti relativi ai LLM e delle fondamenta dell'ingegneria dei prompt

Pubblico

  • Sviluppatori e ingegneri del software che si avvicinano all'orchestrazione di LLM basata su grafi
  • Ingegneri di prompt e neofiti dell'intelligenza artificiale che sviluppano applicazioni LLM multi-step
  • Professionisti dei dati che esplorano l'automazione dei flussi di lavoro con i LLM
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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