Block 03 – LangChain Grundlagen & Prompt Chains¶
Haufe AI Automation Kurs | Day 1 - Block 3
Zeitbedarf: 4 Stunden | Schwierigkeitsgrad: Mittel
Voraussetzungen: Block 02 (Prompting & Prompt Engineering)
🎯 Lernziele¶
Nach diesem Block können Sie: - Dynamische Prompt-Templates erstellen und anwenden - Sequential und Router Chains in LangFlow implementieren - Dokumentenanalyse-Methoden (Stuff, Map-Reduce, Refine) verstehen und einsetzen - Praktische LLM-Workflows für Finanz- und Risikomanagement entwickeln
📖 Theorie¶
Lernen Sie Prompt-Chaining, LangFlow-Grundlagen und die verschiedenen Dokumentenanalyse-Methoden für komplexe Finanzprozesse.
💻 Übung¶
Praktische Übungen zu Sequential Chains, Router-Implementierung und Dokumentenanalyse-Methoden.
✅ Lösung¶
Musterlösungen für alle LangFlow-Workflows und Implementierungen.
🚀 LangFlow - Visueller Workflow-Builder¶
🎯 Der zentrale Baustein für komplexe LLM-Workflows!
LangFlow ermöglicht es, komplexe LLM-Chains visuell zu erstellen:
- Sequential Chains: Schrittweise Verarbeitung
- Router Chains: Bedingte Weiterleitung basierend auf Inhalt
- Dokumentenanalyse: Verschiedene Methoden für große Texte
- Visual Flow Builder: Drag & Drop Interface
💻 LangFlow starten¶
Online: 🌐 Zur LangFlow-Instanz
Lokal:
pip install langflow
langflow run --host 0.0.0.0 --port 7860
🛠️ Hauptübungen¶
1. Finanzprodukt-Namensgenerator¶
Ziel: Sequential Chain zur automatischen Namensgenerierung
Methode: LangFlow Sequential Chain
Output: Kreative Produktnamen basierend auf Eigenschaften
2. Risiko-Router System¶
Ziel: Router-Chain für verschiedene Risikokategorien
Methode: LangFlow Router Chain
Output: Kategorisierte Risikoanalyse mit spezifischen Handlungsempfehlungen
3. Dokumentenanalyse-Vergleich¶
Ziel: Verschiedene Analysemethoden implementieren und vergleichen
Methode: Stuff, Map-Reduce, Refine
Output: Performancevergleich und Anwendungsempfehlungen
⚙️ Setup-Anforderungen¶
API-Keys¶
- OpenAI API Key für GPT-3.5-turbo/GPT-4
- Optional: Anthropic Claude für Vergleichstests
LangFlow Installation¶
pip install langflow
pip install langchain
pip install langchain-openai
Erste Schritte¶
- LangFlow starten:
langflow run - Browser öffnen:
http://localhost:7860 - Beispiel-Flow importieren
- API-Key konfigurieren
- Workflow testen