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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in LangGraph und Graphenkonzepte
- Warum Graphen für LLM-Apps: Orchestrierung im Vergleich zu einfachen Ketten
- Knoten, Kanten und Zustand in LangGraph
- Hello LangGraph: der erste ausführbare Graph
Statusverwaltung und Prompt Chaining
- Entwurf von Prompts als Graphenknoten
- Übergeben von Zustand zwischen Knoten und Verarbeiten von Ausgaben
- Gedächtnismuster: Kurzzeit- vs. persistente Kontexte
Verzweigung, Steuerung und Fehlerbehandlung
- Bedingte Routing und Mehrpfad-Workflows
- Retries, Timeouts und Fallback-Strategien
- Idempotenz und sichere Neuausführungen
Tools und externe Integrationen
- Aufruf von Funktionen/Tools aus Graphenknoten
- Aufruf von REST-APIs und Diensten innerhalb des Graphen
- Arbeiten mit strukturierten Ausgaben
Retrieval-gestützte Workflows
- Grundlagen der Dokumentenaufnahme und Aufspaltung (Chunking)
- Embeddings und Vektordatenbanken (z. B. ChromaDB)
- Fundierte Antworten mit Zitaten
Testen, Debuggen und Bewertung
- Unit-Tests für Knoten und Pfade
- Tracing und Observability
- Qualitätsprüfungen: Faktizität, Sicherheit und Determinismus
Grundlagen der Paketierung und Bereitstellung
- Umgebungseinstellungen und Abhängigkeitsmanagement
- Bereitstellung von Graphen hinter APIs
- Versionierung von Workflows und rollende Updates
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Python-Programmierung
- Erfahrung mit REST-APIs oder CLI-Tools
- Vertrautheit mit LLM-Konzepten und den Grundlagen des Prompt Engineerings
Zielgruppe
- Entwickler und Software-Ingenieure, die neu in der grafischen Orchestrierung von LLMs sind
- Prompt Engineers und AI-Einsteiger, die mehrstufige LLM-Apps entwickeln
- Datenexperten, die Workflow-Automatisierung mit LLMs erkunden
