LangChain und LangGraph - Professionelle LLM-Workflows

1.490,00 €

exkl. MwSt.
Dauer:

2 Tage

Unsere ganztägigen Kurse werden üblicherweise von 09:00 Uhr bis 16:00 Uhr durchgeführt.
Die finalen Uhrzeiten für Ihren gebuchten Kurs erhalten Sie jedoch einige Tage vor Beginn.

Teilnehmer

Artikelnummer: LMC

Beschreibung

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.

Seminarinhalt

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

Voraussetzungen

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

Zielgruppe

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

Firmenseminar

Dieses Thema bieten wir auch individualisiert für Sie oder Ihr Unternehmen an – ob als Inhouse Schulung bei Ihnen vor Ort, online oder in unseren bundesweiten Schulungsräumen. In einem Vorab-Gespräch mit unseren Trainern gehen wir auf Ihre Wünsche ein und besprechen Ziele, Inhalte und Dauer der Schulung.

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