LangChain und LangGraph - Professionelle LLM-Workflows

  • In diesem Kurs lernen Sie, mit LangChain und LangGraph komplexe LLM-Workflows zu entwickeln. Sie erstellen modulare Chains, integrieren externe Datenquellen, steuern Agentenprozesse und setzen Graph-basierte Anwendungen produktionsreif um.

  • Dieser Kurs vermittelt Ihnen praxisorientiertes Know-how zur Entwicklung komplexer LLM-Workflows mit LangChain und LangGraph. Sie lernen, wie Sie einfache Chains aufbauen, Memory-Module einsetzen und mehrstufige Abläufe realisieren.

    Ein Schwerpunkt liegt auf der Nutzung von LangGraph für dynamische, zustandsbasierte Workflows. Sie modellieren graphbasierte Prozesse, arbeiten mit parallelen Pfaden, Schleifen und logischer Verzahnung von Agenten. Zudem behandeln Sie die Integration von Datenbanken, APIs und Vektor-Datenbanken, den produktiven Betrieb mit LangSmith sowie Best Practices zur Fehlerbehandlung. Ein praxisnahes Projekt rundet das Seminar ab.

    Angesprochener Teilnehmerkreis:
    Technisch orientierte Fachkräfte, Entwickler, ML Engineers und KI-Produktverantwortliche, die LLM-Anwendungen mit LangChain oder LangGraph aufbauen oder betreiben möchten.

    Kursziel:
    Teilnehmende sind in der Lage, professionelle LLM-Anwendungen mit LangChain und LangGraph zu entwickeln, externe Quellen einzubinden und produktionsreife Workflows zu modellieren, auszuführen und zu überwachen.

    • 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

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

  • Dieses Seminar können Sie als Präsenzseminar oder als Live-Online-Training (virtuelles Präsenzseminar) buchen. Die technischen Voraussetzungen für Live-Online-Schulungen (Virtual Classrooms) finden sie hier. Sie können Ihre Auswahl bei der Anmeldung treffen.
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Zeitrahmen: 2 Tageskurs | 09:00 bis 16:00 Uhr

Preise

Die Teilnahmegebühr beträgt

ab 1.490,00 €
(1.773,10 € inkl. 19% MwSt.)

Durchführung ab 1 Teilnehmenden (mehr lesen ...)

Im Preis enthalten sind PC-COLLEGE - Zertifikat, Pausenverpflegung, Getränke und Kursmaterial.


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