LangChain und LangGraph - Professionelle LLM-Workflows

BeschreibungSie 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. InhaltEinführung in LangChain- Grundbausteine: LLMs, Chains, Memory- Agents & Tools: Funktionsweise und Patterns- Callback-System und DebuggingAufbau von Chains- Simple Chains vs. Sequential Chains- Multi-Step Workflows- Verwendung von Memory für KontextLangGraph Basics- Graphbasierte Modellierung von LLM-Workflows- State Management und Branching- Loops und parallele PfadeIntegration 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 FehlerbehandlungPraxisprojekt- Bau eines Multi-Agenten-Systems mit LangGraph- Workflow: Datenabruf ? Analyse ? Report ? ValidierungVoraussetzungenGute Kenntnisse in Python und erste Erfahrung mit LLMs oder Vektor-Datenbanken. Grundverständnis von API-Nutzung, JSON und modularer Softwarearchitektur wird empfohlen.ZielgruppeAlle mit technischem Hintergrund, die mit LangChain oder LangGraph arbeiten und LLM-Anwendungen professionell planen, erweitern oder produktiv nutzen möchten.