LangChain und LangGraph - Professionelle LLM-Workflows

In der Schulung "LangChain und LangGraph - Professionelle LLM-Workflows" erlangen Sie umfassende Kenntnisse zur Planung, Umsetzung und Betreuung komplexer KI-Workflows. Dabei steht im Vordergrund, wie Sie externe Datenquellen geschickt integrieren und graphbasierte Abläufe auf Produktionsniveau umsetzen können. Sie werden in die Lage versetzt, Agenten effizient zu steuern, was besonders für Fortgeschrittene in der KI-Entwicklung von großem Vorteil ist.

Das Seminar richtet sich an Teilnehmer, die bereits erste Erfahrungen im Bereich KI-Modelle gesammelt haben und ihre Expertise im Umgang mit LangChain und LangGraph vertiefen möchten. Innerhalb der Weiterbildung lernen Sie nicht nur die Grundlagen der LangChain-Architektur kennen, sondern auch wie Sie mit Hilfe von LangGraph komplexe Workflows modellieren. Sie werden Einblicke in die Implementierung von Multi-Step Prozessen erhalten und erfahren, wie die Integration verschiedener Tools und das Management von Status und Verzweigungen Ihre Projekte bereichern können.

Ein besonders praktischer Aspekt des Kurses ist das Arbeiten mit einem realen Projekt, bei dem Sie ein Multi-Agenten-System errichten. Hierdurch sichern Sie sich nicht nur theoretische Kenntnisse, sondern auch praktische Fähigkeiten, die Ihre Karriere im Bereich der KI-Entwicklung erheblich fördern. Dieses Seminar ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.

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