langchain-architecture
Construire des applications LLM avec le framework LangChain
La construction d'applications LLM de niveau production nécessite de comprendre des modèles architecturaux complexes. Cette compétence fournit des modèles LangChain éprouvés pour les agents, les chaînes, la gestion de la mémoire et l'intégration d'outils.
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Utilisation de "langchain-architecture". Configurer une chaîne conversationnelle de base avec mémoire
Résultat attendu:
- ConversationBufferMemory initialisée pour l'historique de chat
- LLMChain créée avec un modèle de prompt de conversation
- Mémoire configurée pour stocker les paires entrée/sortie
- Chaîne prête pour la conversation multi-tours avec rétention de contexte
Utilisation de "langchain-architecture". Construire un agent avec des outils de recherche et de calcul
Résultat attendu:
- Outil serpapi chargé pour les requêtes de recherche web
- Outil llm-math chargé pour les calculs mathématiques
- Agent initialisé avec le modèle de raisonnement ReAct
- L'agent a répondu avec succès à : 'Quel est le temps à SF ? Puis calcule 25 * 4' en recherchant les données météo et en calculant le résultat
Audit de sécurité
SûrAll 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.
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
Chatbot de support client
Construisez un agent de support client intelligent capable de rechercher dans des bases de connaissances, de maintenir le contexte de conversation et d'escalader les problèmes complexes vers des agents humains si nécessaire.
Pipeline d'analyse de documents
Créez un système qui traite de grandes collections de documents, extrait les informations clés et répond aux questions basées sur le contenu des documents en utilisant la génération augmentée par récupération.
Assistant IA multi-outils
Développez un agent autonome capable de sélectionner et d'utiliser plusieurs outils incluant des API de recherche, des calculatrices et des bases de données pour accomplir des tâches complexes.
Essayez ces prompts
Je veux construire une application LangChain simple. Aidez-moi à configurer les composants de base incluant un LLM, un modèle de prompt et une chaîne. Mon cas d'usage est : [décrivez votre cas d'usage].
Je dois construire un système de génération augmentée par récupération pour mes documents. Guidez-moi à travers le chargement des documents depuis [source], leur division appropriée, la création d'embeddings et la configuration d'une chaîne de récupération pour la réponse aux questions.
Créez un agent LangChain capable d'utiliser ces outils personnalisés : [listez vos outils]. L'agent doit raisonner sur quel outil utiliser en fonction des demandes de l'utilisateur. Incluez une gestion d'erreur appropriée et une journalisation détaillée pour le débogage.
Examinez l'architecture de mon application LangChain pour un déploiement en production. Prenez en compte : la gestion de la mémoire pour les conversations longues, les stratégies de mise en cache pour l'optimisation des coûts, les gestionnaires de rappel pour l'observabilité et la gestion d'erreurs pour la fiabilité. Ma configuration actuelle est : [décrivez votre architecture].
Bonnes pratiques
- Choisissez le type de mémoire en fonction de la longueur de la conversation : utilisez la mémoire tampon pour les interactions courtes, la mémoire récapitulative pour les conversations longues et la mémoire de magasin vectoriel pour la récupération sémantique de l'historique pertinent
- Fournissez des définitions d'outils claires et descriptives pour aider les agents à sélectionner le bon outil pour chaque tâche
- Implémentez des gestionnaires de rappel dès le début pour l'observabilité, en journalisant l'utilisation des tokens, la latence et les erreurs dès le départ
Éviter
- Stocker l'intégralité de l'historique de conversation sans limites, entraînant un dépassement de la fenêtre de contexte et une augmentation des coûts
- Utiliser des descriptions d'outils génériques qui perturbent l'agent sur le moment d'utiliser chaque outil
- Ignorer la gestion d'erreurs pour l'exécution de l'agent, provoquant des échecs lorsque les agents ne peuvent pas accomplir les tâches