Цель курса: строить управляемые и предсказуемые LLM-системы на LangGraph: проектировать графы взаимодействия, контролировать состояние и логику выполнения и доводить решения до продакшен-пайплайнов.
Для кого: дата-сайентисты, разработчики ИИ-решений и аналитики данных, работающие с NLP и ИИ-агентами.
Почему выбирают этот курс:
-
Быстрое погружение в LangGraph и его роль в LLM-стеке.
-
Проектирование графов: узлы, состояния, переходы и логика выполнения.
-
Комбинация с LangChain и переиспользование готовых компонентов.
-
Управление памятью и состоянием: checkpointing, стабильность, recovery.
-
Продвинутые сценарии: ветвления, мультиагентность, RAG, оптимизация latency.
-
Тестирование, отладка и мониторинг LLM-приложений.
-
Деплой и вывод решений на уровень продакшена.