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Struttura del corso
Introduzione a LangGraph e concetti di grafo
- Perché i grafici per applicazioni LLM: orchestrazione vs. semplici catene
- Nodi, archi e stato in LangGraph
- Hello LangGraph: primo grafo eseguibile
Gestione dello stato e concatenazione dei prompts
- Progettazione di prompts come nodi del grafo
- Passi dello stato tra i nodi e gestione degli output
- Pattern di memoria: contesto a breve termine vs. persistente
Branching, flusso di controllo ed handling degli errori
- Routing condizionale e workflow multi-partenza
- Riprogrammazioni, timeout e strategie di fallback
- Idempotenza e riuscite sicure
Strumenti ed integrazioni esterne
- Chiamata delle funzioni/strumenti dai nodi del grafo
- Chiamate di REST APIs e servizi all'interno del grafo
- Lavoro con output strutturati
Flussi di lavoro migliorati da retrieval
- Nozioni di base sull'ingestione e suddivisione dei documenti
- Insiemi vettoriali ed embedding (ad esempio, ChromaDB)
- Risposte basate su citazioni
Testing, debuggging e valutazione
- Test di stile unitario per nodi e percorsi
- Tracciamento e osservabilità
- Controlli sulla qualità: fattualità, sicurezza ed idempotenza
Nozioni fondamentali su packaging e distribuzione
- Configurazione dell'ambiente e gestione delle dipendenze
- Fornitura di grafi tramite API
- Versionamento dei workflow ed aggiornamenti incrementali
Riepilogo e prossimi passi
Requisiti
- Comprensione dei concetti base della programmazione in Python
- esperienza con REST API o strumenti CLI
- Familiarità con i concetti di LLM e le basi dell'ingegneria delle sollecitazioni (prompt)
Pubblico
- Sviluppatori e ingegneri software nuovi all'orchestrazione basata su grafi degli LLM
- Ingengneri delle sollecitazioni (prompt) e neofiti dell'IA che stanno costruendo applicazioni LLM a più passaggi
- Pratiche di dati che esplorano l'automazione dei workflow con gli LLM
14 ore