Hubungi Kami

Kerangka Materi

Arsitektur LangGraph Tingkat Lanjut

  • Pola struktural graf: node, sisi hubungan, router, serta subgraph
  • Pemodelan keadaan sistem: penggunaan channel, proses pertukaran pesan, serta mekanisme penyimpanan data permanen
  • Perbedaan aliran data bersifat acyclic atau cyclic serta cara menggabungkannya secara hierarkis

Performa dan Optimisasi

  • Pola paralelisme dan konkurensi dalam Python
  • Teknik caching, pemrosesan data secara batch, penggunaan tool khusus, serta pemrosesan data secara streaming
  • Strategi pengendalian biaya operasional beserta pendistribusian token dengan efisien

Rekayasa Keandalan Sistem

  • Mekanisme retry, pengaturan timeout, strategi backoff, serta penerapan konsep circuit breaking
  • Cara menjaga prinsip idempotensi dalam setiap langkah eksekusi serta mencegah duplikasi proses
  • Pemanfaatan teknik checkpointing dan sistem pemulihan data menggunakan penyimpanan lokal atau cloud

Debugging Graf Kompleks

  • Cara menjalankan eksekusi secara bertahap serta melakukan simulasi tanpa mengubah sistem aktual
  • Pemeriksaan keadaan graf dan aktivitas tracing yang terjadi selama proses berjalan
  • Cara mereproduksi masalah produksi secara sistematis dengan bantuan seed serta fixture khusus

Observabilitas dan Pemantauan Sistem

  • Penerapan logging terstruktur serta teknik distributed tracing untuk memantau graf LangGraph
  • Metrik operasional: waktu respons, tingkat keandalan, dan jumlah token yang digunakan
  • Pemanfaatan dashboard, alert otomatis, serta pengukuran SLO secara efektif

Implementasi dan Operasional Sistem

  • Cara mengemas komponen graf menjadi layanan maupun kontainer khusus untuk distribusi
  • Pengelolaan konfigurasi serta penyimpanan informasi rahasia secara aman
  • Implementasi pipeline CI/CD, mekanisme perilisan sistem, dan pendekatan canary deployment

Kualitas, Pengujian, dan Keamanan Sistem

  • Penggunaan unit test, skenario uji khusus, serta alat evaluasi otomatis dalam proses pengembangan LangGraph
  • Penerapan mekanisme perlindungan seperti filter konten dan pendeteksian data PII secara efektif
  • Implementasi metode red teaming serta eksperimen chaos engineering guna meningkatkan ketangguhan sistem terhadap gangguan eksternal

Kesimpulan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman dasar tentang Python dan pemrograman asinkron
  • Pengalaman mengembangkan aplikasi berbasis LLM
  • Pengetahuan mengenai konsep dasar LangGraph atau LangChain

Target Peserta

  • Insinyur platform AI
  • Praktisi DevOps untuk AI
  • Arsitek ML yang menangani sistem LangGraph di lingkungan produksi
 35 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait