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.
Unser Angebot richtet sich ausschließlich an Unternehmer (§ 14 BGB), Gewerbetreibende, Freiberufler sowie öffentliche Auftraggeber. Kein Verkauf an Verbraucher (§ 13 BGB). Alle Preisangaben werden sorgfältig gepflegt. Preisirrtümer und technische Darstellungsfehler können jedoch nicht vollständig ausgeschlossen werden.
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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