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.
下載技能 ZIP
在 Claude 中上傳
前往 設定 → 功能 → 技能 → 上傳技能
開啟並開始使用
測試它
正在使用「langchain-architecture」。 Como escolho o tipo de memória correto para meu agente LangChain?
預期結果:
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.
正在使用「langchain-architecture」。 Crie uma chain multi-etapa que extrai entidades, as analisa e gera um resumo.
預期結果:
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.
安全審計
安全All 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.
低風險問題 (3)
品質評分
你能建構什麼
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
試試這些提示
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.
最佳實務
- 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
避免
- 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