langchain-architecture
LLM-Apps mit LangChain entwickeln
Diese Fähigkeit hilft Entwicklern, produktionsreife LLM-Anwendungen mit LangChain-Frameworkmustern für Agents, Chains, Memory und Tool-Integration zu entwerfen und zu implementieren.
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Teste es
Verwendung von "langchain-architecture". Wie wähle ich den richtigen Memory-Typ für meinen LangChain-Agenten?
Erwartetes Ergebnis:
Für kurze Gespräche unter 10 Nachrichten verwenden Sie ConversationBufferMemory, um alle Nachrichten zu speichern. Für längere Gespräche verwenden Sie ConversationSummaryMemory, um alte Nachrichten zusammenzufassen. Für die Verfolgung spezifischer Entitäten verwenden Sie ConversationEntityMemory. Für semantischen Abruf relevanter Historie verwenden Sie VectorStoreRetrieverMemory.
Verwendung von "langchain-architecture". Erstellen Sie eine mehrstufige Chain, die Entitäten extrahiert, analysiert und eine Zusammenfassung generiert.
Erwartetes Ergebnis:
Verwenden Sie SequentialChain mit drei LLMChain-Komponenten: extract_prompt extrahiert Entitäten, analyze_prompt analysiert sie, und summary_prompt generiert die endgültige Zusammenfassung. Setzen Sie output_variables, um alle Zwischen- und Endergebnisse zu erfassen.
Sicherheitsaudit
SicherAll 27 static findings are false positives. The skill contains Python code examples in markdown documentation. The scanner incorrectly identified 'external_commands' (markdown code blocks), 'weak cryptographic algorithm' (agent type constants containing 'DESCRIPTION'), and 'network reconnaissance' (use case descriptions). This is educational documentation about LangChain with no executable code, network requests, or cryptographic operations.
Probleme mit niedrigem Risiko (3)
Qualitätsbewertung
Was du bauen kannst
KI-Anwendungsentwickler
Entwickeln Sie Anwendungen, die LLM-Agents mit Tool-Zugriff verwenden, um mehrstufige Workflows zu automatisieren
Daten-Ingenieur
Erstellen Sie RAG-Pipelines, die interne Dokumente mit LLM-Funktionen für intelligente Abfragen kombinieren
ML-Ingenieur
Entwerfen Sie produktionsreife LLM-Systeme mit ordnungsgemäßem Memory-Management, Fehlerbehandlung und Observability
Probiere diese Prompts
Erstellen Sie einen einfachen LangChain-Agenten, der ein Suchtool und einen Taschenrechner verwenden kann. Zeigen Sie, wie der Agent initialisiert wird, Tools hinzugefügt werden und eine Abfrage ausgeführt wird.
Zeigen Sie mir, wie ich ein Retrieval-Augmented Generation-System mit LangChain erstelle. Fügen Sie Document Loading, Text Splitting, Vector Store-Erstellung und die QA-Chain hinzu.
Erklären Sie die verschiedenen Memory-Typen in LangChain und zeigen Sie Code für die Implementierung von ConversationBufferMemory, ConversationSummaryMemory und ConversationEntityMemory.
Welche Best Practices gibt es für die Bereitstellung von LangChain-Anwendungen in der Produktion? Fügen Sie Fehlerbehandlung, Callbacks für Monitoring, Rate Limiting und Teststrategien hinzu.
Bewährte Verfahren
- Validieren und sanitieren Sie immer Benutzereingaben, bevor Sie sie an LLM-Chains übergeben, um Prompt-Injection zu verhindern
- Implementieren Sie ordnungsgemäße Fehlerbehandlung mit Try-Catch-Blöcken um Agenten- und Chain-Ausführungen
- Verwenden Sie Callbacks für das Logging und Monitoring von Token-Nutzung, Latenz und Fehlern in der Produktion
Vermeiden
- Überschreiten Sie nicht die Context-Window-Limits - implementieren Sie ordnungsgemäße Memory-Trunkierung oder Zusammenfassung
- Vermeiden Sie schlecht definierte Tool-Beschreibungen - Agenten verlassen sich auf Beschreibungen, um das richtige Tool auszuwählen
- Überspringen Sie keine Eingabevalidierung - validieren Sie alle Benutzereingaben, bevor Sie sie in Chains oder Prompts verwenden