Скачать или смотреть Потоковая передача данных в реальном времени в LangGraph | Упрощенное сравнение потоков Node и LLM

В этом видео я подробно расскажу о *потоковой передаче ответов в LangGraph* и покажу, как шаг за шагом создавать **рабочие процессы ИИ в реальном времени**. 🚀

📦 Ресурсы и ссылки:
Код: https://github.com/Sandesh-hase/Langg...

Учебник по LangGraph:    • LangGraph End-to-End Series | From Basics ...  

Agentic RAG, часть 1:    • RAG vs Agentic RAG: From Basics to Researc...  
Agentic RAG, часть 2:    • Building a Single-Agent Agentic RAG | Mult...  

Мастерство создания агентов:    • AI Agent in Just 5 Minutes with Azure 🤯  

Плейлист Autogen:    • Agentic AI with AutoGen – From Zero to Pro...  

Azure AI Foundry: Prompt Flow, тонкая настройка GPT4-o, RAG, LLMOps
: https://www.udemy.com/course/develop-...

Курс «Разработка агентного ИИ с использованием Azure и семантического ядра»: https://www.udemy.com/course/agentic-...

MCP:    • Build Your First MCP – Model Context Proto...  

Вы узнаете:

✅ Что такое *потоковые ответы* и почему они важны в современных приложениях ИИ
✅ Разница между Режимы *обновлений* и *значений* в потоковой передаче
✅ Как реализовать *потоковую передачу на уровне узлов/состояний* в LangGraph
✅ Как реализовать *потоковую передачу на уровне LLM* для управления по токенам
✅ Практические примеры, которые вы можете изучить в своём собственном блокноте Jupyter

Это *четвертая часть моей серии обучающих материалов по LangGraph**, в которой я упрощаю сложные концепции и показываю, как соединить **LangGraph + LangChain* для создания мощных **мультиагентных систем, чат-ботов и приложений ИИ в реальном времени**.

Независимо от того, новичок ли вы в LangGraph или опытный пользователь, желающий понять **внутренности потоковой передачи**, это видео даст вам практические рекомендации и чёткое объяснение.

👉 Обязательно досмотрите видео до конца, если хотите полностью понять, как работают *потоковые ответы* в LangGraph и как использовать их в **приложениях ИИ в реальном времени**.

---

📌 *Похожие видео из серии LangGraph*

Часть 1: Введение в LangGraph

Часть 2: Создание простых рабочих процессов

Часть 3: Память и контрольные точки

Часть 4 (это видео): Потоковые ответы

---

💬 Есть вопросы? Пишите их в комментариях — я отвечаю всем!

👍 Если вам это было полезно, не забудьте поставить **лайк, поделиться и подписаться**, чтобы узнать больше о **LangGraph, LangChain и генеративном ИИ**.

#LangGraph #LangChain #Streaming #AI #OpenAI #GenerativeAI #AIStreaming #RealTimeAI #MultiAgentSystems #AIWork