langchain-architecture
Maîtriser l'architecture LangChain pour les applications IA
Construisez des agents et workflows IA sophistiqués avec LangChain. Apprenez à implémenter la mémoire, les outils et les chaînes pour des applications LLM prêtes pour la production qui s'intègrent à n'importe quelle source de données.
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Utilisation de "langchain-architecture". Comment créer un agent LangChain qui peut rechercher sur le web et faire des calculs ?
Résultat attendu:
- Configurez OpenAI LLM avec temperature=0 pour des résultats cohérents
- Chargez les outils : serpapi pour la recherche web, llm-math pour les calculs
- Initialisez l'agent avec le type CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION
- Ajoutez ConversationBufferMemory pour l'historique de chat
- Utilisez verbose=True pour voir le processus de raisonnement de l'agent
Utilisation de "langchain-architecture". Quels types de mémoire dois-je utiliser pour les longues conversations ?
Résultat attendu:
- Utilisez ConversationSummaryMemory pour résumer les anciens messages et économiser les tokens
- Considérez ConversationBufferWindowMemory pour ne garder que les N derniers messages
- Essayez VectorStoreMemory pour la récupération sémantique de l'historique pertinent
- EntityMemory aide à suivre les informations sur des entités spécifiques à travers la conversation
Audit de sécurité
SûrDocumentation-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.
Facteurs de risque
🌐 Accès réseau (1)
⚙️ Commandes externes (19)
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
Créer des agents IA avec intégration d'outils
Créez des agents autonomes qui recherchent dans les bases de données, envoient des e-mails et effectuent des tâches complexes utilisant le framework d'agent LangChain.
Concevoir des workflows LLM pour la production
Architecturez des applications LLM évolutives avec une gestion appropriée de la mémoire, la gestion des erreurs et l'optimisation des performances.
Implémenter le traitement de documents RAG
Construisez des systèmes de génération augmentée par récupération pour la recherche intelligente de documents et les questions-réponses.
Essayez ces prompts
Aidez-moi à créer un agent LangChain simple avec des outils de recherche web et de calcul utilisant OpenAI GPT-4. Incluez la mémoire et la sortie détaillée.
Montrez-moi comment construire un système RAG qui charge des documents PDF, crée des embeddings et répond aux questions en utilisant la recherche sémantique avec le stockage vectoriel Chroma.
Concevez une SequentialChain qui extrait les entités du texte, analyse le sentiment et génère un rapport complet avec les résultats.
Créez un agent LangChain de qualité production avec des outils personnalisés, une gestion appropriée des erreurs, des callbacks pour la surveillance et des stratégies de repli.
Bonnes pratiques
- Implémentez toujours une gestion appropriée des erreurs et des limites de timeout pour l'exécution de l'agent
- Surveillez l'utilisation des tokens avec des callbacks pour contrôler les coûts en production
- Choisissez le type de mémoire approprié en fonction de la longueur de la conversation et des besoins de contexte
Éviter
- Évitez d'utiliser ConversationBufferMemory pour les longues conversations sans troncature
- Ne créez pas d'outils avec des descriptions vagues qui confondent la sélection d'agent
- Ne dépassez jamais les limites de la fenêtre de contexte sans stratégies de chunking appropriées