langchain-architecture
Beherrschen Sie die LangChain-Architektur für KI-Anwendungen
Erstellen Sie anspruchsvolle KI-Agenten und Workflows mit LangChain. Lernen Sie, Speicher, Tools und Chains für produktionsreife LLM-Anwendungen zu implementieren, die sich in jede Datenquelle integrieren lassen.
Die Skill-ZIP herunterladen
In Claude hochladen
Gehe zu Einstellungen → Fähigkeiten → Skills → Skill hochladen
Einschalten und loslegen
Teste es
Verwendung von "langchain-architecture". How do I create a LangChain agent that can search the web and do calculations?
Erwartetes Ergebnis:
- Richten Sie OpenAI LLM mit temperature=0 für konsistente Ergebnisse ein
- Laden Sie Tools: serpapi für Websuche, llm-math für Berechnungen
- Initialisieren Sie den Agenten mit dem Typ CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION
- Fügen Sie ConversationBufferMemory für den Chatverlauf hinzu
- Verwenden Sie verbose=True, um den Denkprozess des Agenten zu sehen
Verwendung von "langchain-architecture". What memory types should I use for long conversations?
Erwartetes Ergebnis:
- Verwenden Sie ConversationSummaryMemory, um ältere Nachrichten zusammenzufassen und Tokens zu sparen
- Erwägen Sie ConversationBufferWindowMemory, um nur die letzten N Nachrichten zu behalten
- Versuchen Sie VectorStoreMemory für semantisches Retrieval relevanter Historie
- EntityMemory hilft, Informationen über bestimmte Entitäten über die Unterhaltung hinweg zu verfolgen
Sicherheitsaudit
SicherDocumentation-only skill containing educational content about LangChain architecture patterns. All 44 static findings are false positives: SHA-256 hashes flagged as C2, LangChain class names flagged as weak crypto, and markdown code blocks flagged as shell execution. No executable code, network calls, file system access, or security risks present.
Risikofaktoren
🌐 Netzwerkzugriff (1)
⚙️ Externe Befehle (19)
Qualitätsbewertung
Was du bauen kannst
KI-Agenten mit Tool-Integration erstellen
Erstellen Sie autonome Agenten, die Datenbanken durchsuchen, E-Mails senden und komplexe Aufgaben mit dem Agent-Framework von LangChain ausführen.
Produktions-LLM-Workflows entwerfen
Entwerfen Sie skalierbare LLM-Anwendungen mit ordentlichem Speicher-Management, Fehlerbehandlung und Performance-Optimierung.
RAG-Dokumentenverarbeitung implementieren
Erstellen Sie Retrieval-augmented Generation-Systeme für intelligente Dokumentensuche und Fragebeantwortung.
Probiere diese Prompts
Help me create a simple LangChain agent with web search and calculator tools using OpenAI GPT-4. Include memory and verbose output.
Show me how to build a RAG system that loads PDF documents, creates embeddings, and answers questions using semantic search with Chroma vector store.
Design a SequentialChain that extracts entities from text, analyzes sentiment, and generates a comprehensive report with the findings.
Create a production-grade LangChain agent with custom tools, proper error handling, callbacks for monitoring, and fallback strategies.
Bewährte Verfahren
- Implementieren Sie stets eine ordentliche Fehlerbehandlung und Timeout-Limits für die Agentenausführung
- Überwachen Sie die Token-Nutzung mit Callbacks, um Kosten in der Produktion zu kontrollieren
- Wählen Sie den passenden Speichertyp basierend auf Gesprächslänge und Kontextanforderungen
Vermeiden
- Vermeiden Sie ConversationBufferMemory für lange Gespräche ohne Trunkierung
- Erstellen Sie keine Tools mit vagen Beschreibungen, die die Agentenauswahl verwirren
- Überschreiten Sie niemals die Kontextfenster-Limits ohne geeignete Chunking-Strategien