langchain-architecture
Construa Aplicações LLM com LangChain
Esta skill ajuda desenvolvedores a projetar e implementar aplicações LLM em produção usando padrões do framework LangChain para agentes, chains, memória e integração de ferramentas.
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Utilisation de "langchain-architecture". Como escolho o tipo de memória correto para meu agente LangChain?
Résultat attendu:
Para conversas curtas com menos de 10 mensagens, use ConversationBufferMemory para armazenar todas as mensagens. Para conversas mais longas, use ConversationSummaryMemory para resumir mensagens antigas. Para rastrear entidades específicas, use ConversationEntityMemory. Para recuperação semântica do histórico relevante, use VectorStoreRetrieverMemory.
Utilisation de "langchain-architecture". Crie uma chain multi-etapa que extrai entidades, as analisa e gera um resumo.
Résultat attendu:
Use SequentialChain com três componentes LLMChain: extract_prompt extrai entidades, analyze_prompt as analisa e summary_prompt gera o resumo final. Defina output_variables para capturar todas as saídas intermediárias e finais.
Audit de sécurité
SûrAll 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.
Problèmes à risque faible (3)
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
Desenvolvedor de Aplicações AI
Construa aplicações que usam agentes LLM com acesso a ferramentas para automatizar fluxos de trabalho multi-etapa
Engenheiro de Dados
Crie pipelines RAG que combinam documentos internos com capacidades de LLM para querying inteligente
Engenheiro de ML
Projetar sistemas LLM prontos para produção com gerenciamento adequado de memória, tratamento de erros e observabilidade
Essayez ces prompts
Crie um agente LangChain simples que possa usar uma ferramenta de busca e calculadora. Mostre como inicializar o agente, adicionar ferramentas e executar uma query.
Mostre-me como construir um sistema de retrieval-augmented generation usando LangChain. Inclua carregamento de documentos, divisão de texto, criação de vector store e a chain de QA.
Explique os diferentes tipos de memória no LangChain e mostre código para implementar ConversationBufferMemory, ConversationSummaryMemory e ConversationEntityMemory.
Quais são as melhores práticas para deploy de aplicações LangChain em produção? Inclua tratamento de erros, callbacks para monitoramento, rate limiting e estratégias de teste.
Bonnes pratiques
- Sempre valide e sanitize entradas do usuário antes de passá-las para chains LLM para prevenir prompt injection
- Implemente tratamento de erro adequado com blocos try-catch ao redor das execuções de agente e chain
- Use callbacks para logging e monitoramento de uso de tokens, latência e erros em produção
Éviter
- Não exceda os limites da janela de contexto - implemente truncamento ou sumarização adequada de memória
- Evite descrições de ferramentas mal definidas - agentes dependem das descrições para selecionar a ferramenta correta
- Não pule a validação de entrada - valide todas as entradas do usuário antes de usá-las em chains ou prompts