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LangChain und LangGraph – Professionelle LLM-Workflows

Sie lernen, wie Sie mit LangChain und LangGraph komplexe KI-Workflows planen, umsetzen und betreiben. Der Kurs zeigt, wie Sie externe Daten integrieren, Agenten steuern und graphbasierte Abläufe produktionsreif realisieren.

Soft skills-pana
Live-Online & Vor Ort
139 Termine
2 Tage

Unser Angebot richtet sich ausschließlich an Unternehmer (§ 14 BGB), Gewerbetreibende, Freiberufler sowie öffentliche Auftraggeber. Kein Verkauf an Verbraucher (§ 13 BGB).

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Kursdetails & Termine

Kursbeschreibung

Sie lernen, wie Sie mit LangChain und LangGraph komplexe KI-Workflows planen, umsetzen und betreiben. Der Kurs zeigt, wie Sie externe Daten integrieren, Agenten steuern und graphbasierte Abläufe produktionsreif realisieren.

Seminarinhalte

Einführung in LangChain

  • Grundbausteine: LLMs, Chains, Memory
  • Agents & Tools: Funktionsweise und Patterns
  • Callback-System und Debugging

Aufbau von Chains

  • Simple Chains vs. Sequential Chains
  • Multi-Step Workflows
  • Verwendung von Memory für Kontext

LangGraph Basics

  • Graphbasierte Modellierung von LLM-Workflows
  • State Management und Branching
  • Loops und parallele Pfade

Integration externer Tools

  • Anbindung an Datenbanken und APIs
  • Vektor-DBs mit LangChain
  • Custom Tools (Python, SQL, externe Services)

Deployment & Betrieb

  • Persistenz von Graphen
  • Logging und Observability in LangSmith
  • Best Practices zur Fehlerbehandlung

Praxisprojekt

  • Bau eines Multi-Agenten-Systems mit LangGraph
  • Workflow: Datenabruf ? Analyse ? Report ? Validierung

Zielgruppe

Alle mit technischem Hintergrund, die mit LangChain oder LangGraph arbeiten und LLM-Anwendungen professionell planen, erweitern oder produktiv nutzen möchten.

Voraussetzungen

Gute Kenntnisse in Python und erste Erfahrung mit LLMs oder Vektor-Datenbanken. Grundverständnis von API-Nutzung, JSON und modularer Softwarearchitektur wird empfohlen.

Lernziele

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Sie lernen, wie Sie mit LangChain und LangGraph komplexe KI-Workflows planen, umsetzen und betreiben. Der Kurs zeigt, wie Sie externe Daten integrieren, Agenten steuern und graphbasierte Abläufe produktionsreif realisieren.

Einführung in LangChain

  • Grundbausteine: LLMs, Chains, Memory
  • Agents & Tools: Funktionsweise und Patterns
  • Callback-System und Debugging

Aufbau von Chains

  • Simple Chains vs. Sequential Chains
  • Multi-Step Workflows
  • Verwendung von Memory für Kontext

LangGraph Basics

  • Graphbasierte Modellierung von LLM-Workflows
  • State Management und Branching
  • Loops und parallele Pfade

Integration externer Tools

  • Anbindung an Datenbanken und APIs
  • Vektor-DBs mit LangChain
  • Custom Tools (Python, SQL, externe Services)

Deployment & Betrieb

  • Persistenz von Graphen
  • Logging und Observability in LangSmith
  • Best Practices zur Fehlerbehandlung

Praxisprojekt

  • Bau eines Multi-Agenten-Systems mit LangGraph
  • Workflow: Datenabruf ? Analyse ? Report ? Validierung

Alle mit technischem Hintergrund, die mit LangChain oder LangGraph arbeiten und LLM-Anwendungen professionell planen, erweitern oder produktiv nutzen möchten.

Gute Kenntnisse in Python und erste Erfahrung mit LLMs oder Vektor-Datenbanken. Grundverständnis von API-Nutzung, JSON und modularer Softwarearchitektur wird empfohlen.

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  • Persönliche Unterstützung bei der KursauswahlPersönliche Unterstützung bei der Kursauswahl
  • Passende Formate für Teams und EinzelpersonenPassende Formate für Teams und Einzelpersonen
  • Hilfe bei offenen Fragen vor der AnfrageHilfe bei offenen Fragen vor der Anfrage
  • Telefon+49 (911) 9523 – 260
  • Emailtrainings@sandata.de

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Seminarorganisation /
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Seminarorganisation / Raumvermietungen

Fragen & Antworten

Hier beantworten wir die häufigsten Fragen zu unseren Kursen, Abläufen und Formaten. Sollten Sie weitere Fragen haben, unterstützen wir Sie gerne persönlich.

LangChain und LangGraph – Professionelle LLM-Workflows im Überblick