LangChain Structured Output & HITL

Inspecter et expliquer les conversations dans le stockage de sessions SQLite local de Deep Agents Code. À utiliser comme solution de repli lorsque l'outillage de traçage LangSmith est indisponible, pour…

Créez un agent Deep minimal en local en Python en suivant le guide de démarrage rapide officiel, en utilisant la recherche web native du fournisseur au lieu de Tavily. Utilisez lorsque l’utilisateur souhaite…

Scaffold a minimal local Deep Agent in TypeScript by following the official quickstart, using provider-native web search instead of Tavily. Use when the user…

Inspectez itérativement un dépôt d'agent et d'éventuelles traces fournies par l'utilisateur, interviewez l'utilisateur, puis créez, exécutez et auditez les evals Harbor un à la fois. À utiliser pour…

INVOQUEZ CETTE COMPÉTENCE lors de la construction de tout système de génération augmentée par récupération (RAG). Couvre les chargeurs de documents, RecursiveCharacterTextSplitter, les embeddings (OpenAI),…

INVOQUEZ CETTE COMPÉTENCE lors de la création de jeux de données d'évaluation à partir de traces OU du téléchargement de jeux de données vers LangSmith OU de l'interrogation de jeux de données. Couvre les types de jeux de données (final_response,…)

INVOQUEZ CETTE COMPÉTENCE lors de la construction de pipelines d'évaluation pour LangSmith. Couvre trois composants principaux : (1) Création d'évaluateurs - LLM comme juge, code personnalisé ; (2)…

INVOQUEZ CETTE COMPÉTENCE lors de la construction de pipelines d'évaluation pour LangSmith. Couvre trois composants principaux : (1) Création d'évaluateurs - LLM comme juge, code personnalisé ; (2)…