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Struttura del corso
LangGraph e i modelli di agente: una introduzione pratica
- Grafi contro catene lineari: quando e perché utilizzarli
- Agenti, strumenti e cicli di pianificazione ed esecuzione
- Il flusso di lavoro base: un grafo agentico minimale
Stato, memoria e trasferimento del contesto
- Progettazione dello stato del grafo e delle interfacce tra i nodi
- Memoria temporanea versus memorizzazione persistente
- Gestione della finestra di contesto, sintesi informativa e ripristino dei dati
Logica di ramificazione e controllo del flusso
- Routing condizionale e decisioni su più percorsi possibili
- Tentativi ripetuti, gestione dei timeout e meccanismi di protezione
- Procedure di fallback, nodi terminali e strategie di recupero da errori
Utilizzo di strumenti ed integrazioni esterne
- Chiamata a funzioni o strumenti da parte dei nodi e degli agenti
- Integrazione con API REST e database all’interno del grafo
- Parsing e validazione di output strutturati
Flussi di lavoro agentici potenziati dal recupero dati
- Strategie per l’assorbimento e la suddivisione dei documenti
- Utilizzo di vettori semantici e archivi vetoriali come ChromaDB
- Generazione di risposte supportate da fonti precise, con adeguate protezioni di sicurezza
Valutazione, debug e osservabilità
- Tracciamento dei percorsi seguiti e analisi delle interazioni tra i nodi
- Creazione di insiemi di dati di riferimento, valutazioni quantitative e test di regressione
- Monitoraggio della qualità, sicurezza, costi e tempi di risposta dei sistemi
Imballaggio e distribuzione delle applicazioni
- Configurazione dell’interfaccia tramite FastAPI e gestione delle dipendenze
- Gestione delle versioni dei grafi e strategie di rollback in caso di problemi
- Manuali operativi e procedure per la risposta agli incidenti
Sintesi finale e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza pratica del linguaggio Python
- Esperienza nella realizzazione di applicazioni basate su modelli linguistici o nel collegamento tra prompt
- Familiarità con le API REST e il formato JSON
Destinatari del corso
- Ingegneri specializzati in intelligenza artificiale
- Product manager
- Sviluppatori impegnati nella creazione di sistemi interattivi basati su modelli linguistici
14 ore