Fähigkeiten langchain-architecture
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langchain-architecture

Sicher

LLM-Anwendungen mit dem LangChain Framework entwickeln

Auch verfügbar von: sickn33,wshobson

Die Entwicklung produktionsreifer LLM-Anwendungen erfordert das Verständnis komplexer Architekturmuster. Diese Fähigkeit bietet bewährte LangChain-Muster für Agents, Chains, Speicherverwaltung und Tool-Integration.

Unterstützt: Claude Codex Code(CC)
🥉 75 Bronze
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Teste es

Verwendung von "langchain-architecture". Set up a basic conversational chain with memory

Erwartetes Ergebnis:

  • ConversationBufferMemory für Chat-Verlauf initialisiert
  • LLMChain mit Conversation-Prompt-Template erstellt
  • Speicher für die Speicherung von Eingabe/Ausgabe-Paaren konfiguriert
  • Chain bereit für Multi-Turn-Konversation mit Kontextspeicherung

Verwendung von "langchain-architecture". Build an agent with search and calculator tools

Erwartetes Ergebnis:

  • Serpapi-Tool für Web-Suchanfragen geladen
  • Llm-math-Tool für mathematische Berechnungen geladen
  • Agent mit ReAct-Reasoning-Muster initialisiert
  • Agent beantwortete erfolgreich: 'What's the weather in SF? Then calculate 25 * 4' durch Suche von Wetterdaten und Berechnung des Ergebnisses

Sicherheitsaudit

Sicher
v1 • 2/25/2026

All 27 static analysis findings were evaluated and determined to be false positives. The external_commands detections (20 locations) incorrectly identified Markdown code block backticks as Ruby/shell execution. The blocker findings for weak cryptography and network reconnaissance were pattern mismatches on documentation text. This is a legitimate LangChain tutorial and architecture guide with no security concerns.

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353
Analysierte Zeilen
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befunde
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Gesamtzahl Audits
Keine Sicherheitsprobleme gefunden
Auditiert von: claude

Qualitätsbewertung

38
Architektur
100
Wartbarkeit
87
Inhalt
50
Community
100
Sicherheit
100
Spezifikationskonformität

Was du bauen kannst

Customer Support Chatbot

Entwickeln Sie einen intelligenten Kunden-Support-Agenten, der Wissensdatenbanken durchsuchen, Konversationskontext pflegen und komplexe Anliegen bei Bedarf an menschliche Agenten eskalieren kann.

Document Analysis Pipeline

Erstellen Sie ein System, das große Dokumentensammlungen verarbeitet, Schlüsselinformationen extrahiert und Fragen basierend auf Dokumentinhalten mittels Retrieval Augmented Generation beantwortet.

Multi-Tool AI Assistant

Entwickeln Sie einen autonomen Agenten, der mehrere Tools auswählen und verwenden kann, einschließlich Such-APIs, Taschenrechnern und Datenbanken, um komplexe Aufgaben zu erledigen.

Probiere diese Prompts

Basic LangChain Setup 
Ich möchte eine einfache LangChain-Anwendung entwickeln. Helfen Sie mir bei der Einrichtung der grundlegenden Komponenten, einschließlich eines LLM, eines Prompt-Templates und einer Chain. Mein Anwendungsfall ist: [beschreiben Sie Ihren Anwendungsfall].
RAG Implementation 
Ich muss ein Retrieval Augmented Generation-System für meine Dokumente entwickeln. Führen Sie mich durch das Laden von Dokumenten aus [Quelle], das angemessene Aufteilen, das Erstellen von Embeddings und das Einrichten einer Retrieval-Chain für Frage-Antwort-Systeme.
Custom Agent with Tools 
Erstellen Sie einen LangChain-Agenten, der diese benutzerdefinierten Tools verwenden kann: [listen Sie Ihre Tools auf]. Der Agent soll basierend auf Benutzeranfragen begründen, welches Tool verwendet werden soll. Fügen Sie eine angemessene Fehlerbehandlung und ausfühliches Logging für Debugging-Zwecke hinzu.
Production-Ready Architecture 
Überprüfen Sie meine LangChain-Anwendungsarchitektur für die Produktionsbereitstellung. Berücksichtigen Sie: Speicherverwaltung für lange Konversationen, Caching-Strategien zur Kostenoptimierung, Callback-Handler für Observability und Fehlerbehandlung für Zuverlässigkeit. Mein aktuelles Setup ist: [beschreiben Sie Ihre Architektur].

Bewährte Verfahren

  • Speichertyp basierend auf Konversationslänge wählen: Buffer-Speicher für kurze Interaktionen verwenden, Summary-Speicher für lange Konversationen und VectorStore-Speicher für semantische Abfrage relevanter Historie
  • Klare, beschreibende Tool-Definitionen bereitstellen, um Agenten bei der Auswahl des richtigen Tools für jede Aufgabe zu unterstützen
  • Callback-Handler frühzeitig für Observability implementieren, Token-Nutzung, Latenz und Fehler von Anfang an protokollieren

Vermeiden

  • Speicherung des gesamten Konversationsverlaufs ohne Limits, was zu Context-Window-Overflow und erhöhten Kosten führt
  • Verwendung generischer Tool-Beschreibungen, die den Agenten über den Einsatzzeitpunkt jedes Tools verwirren
  • Auslassen der Fehlerbehandlung für die Agent-Ausführung, was zu Fehlern führt, wenn Agents Aufgaben nicht abschließen können

Häufig gestellte Fragen

Was ist LangChain und warum sollte ich es verwenden?
LangChain ist ein Framework zur Entwicklung von Anwendungen, die von Sprachmodellen angetrieben werden. Es bietet modulare Komponenten für Chains, Agents, Speicher und Tool-Integration, die die Entwicklung komplexer LLM-Anwendungen vereinfachen.
Wie wähle ich den richtigen Speichertyp für meine Anwendung?
Verwenden Sie ConversationBufferMemory für kurze Konversationen unter 10 Nachrichten. Verwenden Sie ConversationSummaryMemory für längere Konversationen, um Token-Limits zu vermeiden. Verwenden Sie VectorStoreMemory, wenn Sie semantische Suche im Konversationsverlauf benötigen.
Was sind Agents in LangChain und wie funktionieren sie?
Agents sind autonome Systeme, die ein LLM verwenden, um zu entscheiden, welche Aktionen ausgeführt werden sollen. Sie lösen Probleme schrittweise und wählen und verwenden Tools, bis sie eine Lösung erreichen. Gängige Typen sind ReAct, OpenAI Functions und Structured Chat Agents.
Wie kann ich die Leistung von LangChain-Anwendungen optimieren?
Aktivieren Sie Caching, um redundante LLM-Aufrufe zu vermeiden, verwenden Sie Batch-Verarbeitung für Dokumentenoperationen, implementieren Sie Streaming für schnellere Antworten und wählen Sie angemessene Chunk-Größen für Ihre Dokumente, um Retrieval-Qualität und Geschwindigkeit auszubalancieren.
Kann ich LangChain mit KI-Assistenten wie Claude oder Claude Code verwenden?
Ja, LangChain integriert sich mit mehreren LLM-Anbietern. Sie können es so konfigurieren, dass es mit Anthropic's Claude-Modellen arbeitet, und KI-Coding-Assistenten wie Claude Code verwenden, um Ihre LangChain-Anwendungen zu entwickeln und zu debuggen.
Was ist RAG und wie implementiere ich es mit LangChain?
RAG (Retrieval Augmented Generation) kombiniert Dokumentenretrieval mit LLM-Generierung. In LangChain laden Sie Dokumente mit DocumentLoaders, teilen sie mit TextSplitters, speichern Embeddings in einem VectorStore und verwenden RetrievalQA-Chains, um Fragen basierend auf Ihren Dokumenten zu beantworten.

Entwicklerdetails

Autor

sickn33

Lizenz

MIT

Repository

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/langchain-architecture

Ref

main

Dateistruktur

📄 SKILL.md