langchain-architecture
Construire des applications LLM avec LangChain
Cette compétence aide les développeurs à concevoir et implémenter des applications LLM de niveau production en utilisant les modèles du framework LangChain pour les agents, chaînes, mémoire et intégration d'outils.
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اختبرها
استخدام "langchain-architecture". Comment choisir le bon type de mémoire pour mon agent LangChain ?
النتيجة المتوقعة:
Pour des conversations courtes de moins de 10 messages, utilisez ConversationBufferMemory pour stocker tous les messages. Pour des conversations plus longues, utilisez ConversationSummaryMemory pour résumer les anciens messages. Pour suivre des entités spécifiques, utilisez ConversationEntityMemory. Pour la récupération sémantique de l'historique pertinent, utilisez VectorStoreRetrieverMemory.
استخدام "langchain-architecture". Créez une chaîne multi-étapes qui extrait des entités, les analyse et génère un résumé.
النتيجة المتوقعة:
Utilisez SequentialChain avec trois composants LLMChain : extract_prompt extrait les entités, analyze_prompt les analyse, et summary_prompt génère le résumé final. Définissez output_variables pour capturer toutes les sorties intermédiaires et finales.
التدقيق الأمني
آمنAll 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.
مشكلات منخفضة المخاطر (3)
درجة الجودة
ماذا يمكنك بناءه
Développeur d'applications IA
Construire des applications qui utilisent des agents LLM avec accès aux outils pour automatiser des flux de travail multi-étapes
Ingénieur de données
Créer des pipelines RAG qui combinent des documents internes avec les capacités LLM pour une interrogation intelligente
Ingénieur ML
Concevoir des systèmes LLM prêts pour la production avec une gestion appropriée de la mémoire, la gestion des erreurs et l'observabilité
جرّب هذه الموجهات
Créez un agent LangChain simple qui peut utiliser un outil de recherche et une calculatrice. Montrez comment initialiser l'agent, ajouter des outils et exécuter une requête.
Montrez-moi comment construire un système de génération augmentée par récupération en utilisant LangChain. Incluez le chargement de documents, la division de texte, la création de vector store et la chaîne Q&R.
Expliquez les différents types de mémoire dans LangChain et montrez le code pour implémenter ConversationBufferMemory, ConversationSummaryMemory et ConversationEntityMemory.
Quelles sont les meilleures pratiques pour déployer des applications LangChain en production ? Incluez la gestion des erreurs, les callbacks pour la surveillance, la limitation de débit et les stratégies de test.
أفضل الممارسات
- Validez et assainissez toujours les entrées utilisateur avant de les passer aux chaînes LLM pour prévenir l'injection de prompt
- Implémentez une gestion appropriée des erreurs avec des blocs try-catch autour des exécutions d'agents et de chaînes
- Utilisez des callbacks pour la journalisation et la surveillance de l'utilisation des tokens, de la latence et des erreurs en production
تجنب
- Ne dépassez pas les limites de la fenêtre de contexte - implémentez une troncature ou un résumé approprié de la mémoire
- Évitez les descriptions d'outils mal définies - les agents s'appuient sur les descriptions pour sélectionner le bon outil
- Ne sautez pas la validation des entrées - validez toutes les entrées utilisateur avant de les utiliser dans des chaînes ou des prompts