langchain-architecture
AI 애플리케이션을 위한 LangChain 아키텍처 마스터하기
LangChain으로 정교한 AI 에이전트와 워크플로우를 구축하세요. 모든 데이터 소스와 통합되는 프로덕션 준비가 된 LLM 애플리케이션을 위해 메모리, 도구 및 체인을 구현하는 방법을 배웁니다.
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테스트해 보기
"langchain-architecture" 사용 중입니다. How do I create a LangChain agent that can search the web and do calculations?
예상 결과:
- 일관된 결과를 위해 temperature=0으로 OpenAI LLM 설정
- 웹 검색을 위한 serpapi, 계산을 위한 llm-math 도구 로드
- CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION 유형으로 에이전트 초기화
- 대화 기록을 위해 ConversationBufferMemory 추가
- 에이전트의 추론 과정을 확인하려면 verbose=True 사용
"langchain-architecture" 사용 중입니다. What memory types should I use for long conversations?
예상 결과:
- 이전 메시지를 요약하고 토큰을 절약하려면 ConversationSummaryMemory 사용
- 마지막 N개의 메시지만 유지하려면 ConversationBufferWindowMemory 고려
- 관련 기록의 의미론적 검색을 위해 VectorStoreMemory 시도
- 대화 전반에 걸쳐 특정 엔티티에 대한 정보를 추적하려면 EntityMemory 도움
보안 감사
안전Documentation-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.
위험 요인
🌐 네트워크 접근 (1)
⚙️ 외부 명령어 (19)
품질 점수
만들 수 있는 것
도구 통합 AI 에이전트 구축
LangChain의 에이전트 프레임워크를 사용하여 데이터베이스 검색, 이메일 전송 및 복잡한 작업을 수행하는 자율적 에이전트를 생성합니다.
프로덕션 LLM 워크플로우 설계
적절한 메모리 관리, 오류 처리 및 성능 최적화를 갖춘 확장 가능한 LLM 애플리케이션을 설계합니다.
RAG 문서 처리 구현
지능형 문서 검색 및 질문-응답을 위한 검색 증강 생성 시스템을 구축합니다.
이 프롬프트를 사용해 보세요
OpenAI GPT-4를 사용하여 웹 검색 및 계산기 도구가 있는 간단한 LangChain 에이전트를 만들어주세요. 메모리와 상세 출력을 포함하세요.
PDF 문서를 로드하고 임베딩을 생성하며 Chroma 벡터 저장소를 사용한 의미론적 검색으로 질문에 답변하는 RAG 시스템을 구축하는 방법을 보여주세요.
텍스트에서 엔티티를 추출하고 감정을 분석하며 결과를 종합적인 보고서로 생성하는 SequentialChain을 설계하세요.
커스텀 도구, 적절한 오류 처리, 모니터링을 위한 콜백 및 폴백 전략이 있는 프로덕션 급 LangChain 에이전트를 생성하세요.
모범 사례
- 항상 에이전트 실행을 위한 적절한 오류 처리 및 시간 제한 구현
- 콜백으로 토큰 사용량을 모니터링하여 프로덕션에서 비용 제어
- 대화 길이 및 컨텍스트 요구 사항에 따라 적절한 메모리 유형 선택
피하기
- 자르기 없이 긴 대화에 ConversationBufferMemory 사용 피하기
- 에이전트 선택을 혼란스럽게 하는 모호한 설명으로 도구 생성하지 않기
- 적절한 청킹 전략 없이 컨텍스트 창 제한 초과하지 않기