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

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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