langchain-architecture
AIアプリケーションのためのLangChainアーキテクチャマスター
LangChainで高度なAIエージェントとワークフローを構築します。メモリ、ツール、チェーンの実装を学び、あらゆるデータソースと統合するプロダクション対応のLLMアプリケーションを作成しましょう。
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テストする
「langchain-architecture」を使用しています。 Web検索と計算ができるLangChainエージェントの作成方法を教えてください
期待される結果:
- 一貫した結果を得るためにtemperature=0でOpenAI LLMをセットアップ
- Web検索にはserpapi、計算にはllm-mathツールをロード
- CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTIONタイプでエージェントを初期化
- チャット履歴にConversationBufferMemoryを追加
- verbose=Trueを使用してエージェントの推論プロセスを表示
「langchain-architecture」を使用しています。 長い会話ではどのメモリタイプを使えばよいですか
期待される結果:
- 古いメッセージを要約してトークンを節約するにはConversationSummaryMemoryを使用
- 最後のN件のメッセージのみを保持するにはConversationBufferWindowMemoryを検討
- 関連する履歴のセマンティック検索にはVectorStoreMemoryを試す
- EntityMemoryは会話全体での特定エンティティに関する情報の追跡に役立ちます
セキュリティ監査
安全Documentation-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.
リスク要因
🌐 ネットワークアクセス (1)
⚙️ 外部コマンド (19)
品質スコア
作れるもの
ツール統合AIエージェントの構築
LangChainのエージェントフレームワークを使用して、データベースの検索やメールの送信、複雑なタスクを実行する自律的なエージェントを作成します。
プロダクションLLMワークフローの設計
適切なメモリ管理、エラーハンドリング、パフォーマンス最適化を備えたスケーラブルなLLMアプリケーションを設計します。
RAGドキュメント処理の実装
インテリジェントなドキュメント検索と質問応答のための検索拡張生成システムを構築します。
これらのプロンプトを試す
OpenAI GPT-4を使用して、Web検索と電卓ツールを備えたシンプルなLangChainエージェントの作成を手伝ってください。メモリと詳細出力を含めてください。
PDFドキュメントを読み込み、エンベディングを作成し、Chromaベクトルストアを使用したセマンティック検索で質問に回答するRAGシステムの構築方法を見せてください。
テキストからエンティティを抽出し、センチメントを分析し、発見事項を含む包括的なレポートを生成するSequentialChainを設計してください。
カスタムツール、適切なエラーハンドリング、モニタリング用のコールバック、フェールバック戦略を備えたプロダクションレベルのLangChainエージェントを作成してください。
ベストプラクティス
- エージェント実行には適切なエラーハンドリングとタイムアウト制限を常に実装する
- コールバックでトークン使用量をモニタリングしてプロダクションのコストを制御する
- 会話の長さとコンテキスト的需要に基づいて適切なメモリタイプを選択する
回避
- トランケーションなしで長い会話にConversationBufferMemoryを使用することは避ける
- エージェントの選択を混乱させる曖昧な説明でツールを作成しない
- 適切なチャンク化戦略なしでコンテキストウィンドウの制限を超えない