Langchain Ai Skills

skills-benchmarks/skills/main/langgraph-human-in-the-loop

Bu beceriyi, insanın döngüye dahil olduğu kalıpları uygularken, onay beklerken veya LangGraph'da hataları yönetirken KULLANIN. interrupt(), Command(resume=...),… kapsar.

langchain-skills/config/skills/langgraph-persistence

Dayanıklı grafik yürütme, iş parçacığı kapsamlı kontrol noktaları, durum geçmişi ve iş parçacıkları arası uzun vadeli bellek. Üç kontrol noktası seçeneği: test için InMemorySaver, yerel geliştirme için SqliteSaver, üretim için PostgresSaver; kalıcılığı etkinleştirmek için config'de her zaman thread_id iletin. get_state_history() kullanarak geçmiş kontrol noktalarına göz atın ve yeniden oynatın, geçmiş bir noktada durumu güncelleyerek yürütmeyi çatallayın veya devam ettirmeden önce durumu manuel olarak değiştirin. Store API, kullanıcı için iş parçacıkları arası bellek sağlar...

skills-benchmarks/skills/main/langgraph-persistence

LangGraph'ınız durumu kalıcı hale getirmesi, konuşmaları hatırlaması, geçmişte gezinmesi veya alt grafik işaretleyici kapsamını yapılandırması gerektiğinde BU BECERİYİ ÇAĞIRIN.

langchain-skills/config/skills/langgraph-python-quickstart

Resmi hızlı başlangıç kılavuzunu izleyerek Python'da minimal bir yerel LangGraph aracısı oluşturun. Kullanıcı hızlıca bir LangGraph aracısı oluşturmak veya denemek istediğinde kullanın…

langchain-skills/config/skills/langgraph-typescript-quickstart

Resmi hızlı başlangıç kılavuzunu izleyerek TypeScript ile minimal bir yerel LangGraph aracısı oluşturun. Kullanıcı hızlıca bir LangGraph aracısı kurmak veya denemek istediğinde kullanın…

docs/src/.mintlify/skills/langsmith

Yapay zeka ajanlarını ve LLM uygulamalarını LangSmith ile izleyin, değerlendirin ve dağıtın. Gözlemlenebilirlik eklerken, değerlendirmeler çalıştırırken, prompt mühendisliği yaparken veya…

langchain-skills/skills/LangSmith Datasets

Bu beceriyi, izleme kayıtlarından değerlendirme veri kümeleri oluştururken VEYA LangSmith'e veri kümeleri yüklerken VEYA veri kümelerini sorgularken ÇAĞIRIN. Veri kümesi türlerini kapsar (final_response,…

langchain-skills/skills/LangSmith Evaluators

LangSmith için değerlendirme hatları oluştururken BU BECERİYİ ÇAĞIRIN. Üç temel bileşeni kapsar: (1) Değerlendiriciler Oluşturma - LLM-as-Judge, özel kod; (2)…

langchain-skills/skills/Langsmith Traces

Bu beceriyi, LangSmith izleme ile çalışırken veya iz kayıtlarını sorgularken KULLANIN. Uygulamalara izleme eklemeyi ve iz verilerini sorgulama/dışa aktarmayı kapsar. Şunları içerir…

lca-skills/skills/langsmith-code-eval

LangSmith ile izlenen ajanlar için kod tabanlı değerlendiriciler oluşturur. Özel değerlendirme mantığı oluştururken, araç kullanım desenlerini test ederken veya ajan çıktılarını puanlarken kullanın…

langchain-skills/skills/langsmith-dataset

Bu beceriyi, izleme verilerinden değerlendirme veri kümeleri oluştururken VEYA veri kümelerini LangSmith'e yüklerken VEYA veri kümelerini sorgularken ÇAĞIRIN. Veri kümesi türlerini kapsar (final_response,…

langsmith-skills/config/skills/langsmith-dataset

Değerlendirme ve doğrulama için LangSmith'e değerlendirme veri kümeleri oluşturun, yönetin ve yükleyin. Dört veri kümesi türünü destekler: final_response (tam konuşmalar), single_step (bireysel düğüm davranışı), trajectory (araç çağrı dizileri) ve RAG (soru/parçalar/cevap/alıntılar). Veri kümesi yaşam döngüsü yönetimi için CLI komutları: oluşturma, listeleme, alma, silme, dışa aktarma ve yerel JSON dosyalarından yükleme. Python ve JavaScript'te SDK tabanlı veri kümesi oluşturma ve programatik örnek ekleme. Örnek yönetimi...

skills-benchmarks/skills/main/langsmith-dataset

Bu beceriyi, değerlendirme veri kümeleri oluştururken, veri kümelerini LangSmith'e yüklerken veya mevcut veri kümelerini yönetirken ÇAĞIRIN. Veri kümesi türlerini (final_response,…) kapsar.

langchain-skills/skills/langsmith-evaluator

LangSmith için değerlendirme hatları oluştururken BU BECERİYİ ÇAĞIRIN. Üç temel bileşeni kapsar: (1) Değerlendirici Oluşturma - LLM-as-Judge, özel kod; (2)…

langsmith-skills/config/skills/langsmith-evaluator

LangSmith için LLM-as-Judge ve özel kod değerlendiricileri ile değerlendirme hatları oluşturun. Üç temel bileşen: değerlendiriciler oluşturma (LLM-as-Judge veya özel kod), ajan çıktılarını ve yörüngelerini yakalamak için çalıştırma fonksiyonları tanımlama ve değerlendirmeleri yerel olarak çalıştırma veya yüklenen değerlendiriciler aracılığıyla otomatik çalıştırma. Hem çevrimdışı değerlendiricileri (çalıştırma çıktılarını veri kümesi örnekleriyle karşılaştırma) hem de çevrimiçi değerlendiricileri (üretim çalıştırmalarında gerç

skills-benchmarks/skills/main/langsmith-evaluator

LangSmith için değerlendirme hatları oluştururken BU BECERİYİ ÇAĞIRIN. Üç temel bileşeni kapsar: (1) Değerlendirici Oluşturma - LLM-as-Judge, özel kod; (2)…

lca-skills/skills/langsmith-fetch

LangSmith izlerini getirerek ajan davranışlarını hata ayıklamak için kullanılır. Ajan sorunlarını giderirken, konuşma geçmişini incelerken veya araç çağrılarını araştırırken kullanın.

langchain-skills/config/skills/langsmith-online-eval-engineering

İzleri yinelemeli olarak inceleyin, kullanıcıyla görüşün ve LangSmith çevrimiçi değerlendiricilerini birer birer oluşturun. Özellikle çevrimiçi değerlendiriciler oluşturmak için kullanın…

langchain-skills/skills/langsmith-trace

LangSmith izleme ile çalışırken VEYA izlemeleri sorgularken BU BECERİYİ ÇAĞIRIN. Uygulamalara izleme eklemeyi ve izleme verilerini sorgulama/dışa aktarmayı kapsar. Şunları içerir…

langsmith-skills/config/skills/langsmith-trace

LangChain/LangGraph uygulamalarına izleme ekleyin ve hata ayıklama ile veri kümesi oluşturma için CLI üzerinden izleme verilerini sorgulayın. Çevre değişkenleri ile LangChain/LangGraph uygulamaları için otomatik izleme; Python ve TypeScript'te diğer çerçeveler için @traceable dekoratörü ve wrap_openai() ile manuel izleme. langsmith CLI kullanarak zaman, gecikme, hatalar, etiketler ve özel meta veri filtreleriyle izlemeler (tam yürütme ağaçları) veya çalıştırmalar (bireysel düğümler) sorgulayın. Hiyerarşiyi koruyarak izlemeleri JSONL dosyalarına dışa aktarın;...

deepagentsjs/.agents/skills/langsmith-trace

LangSmith izleme ile çalışırken VEYA izleme sorgularken BU BECERİYİ ÇAĞIRIN. Uygulamalara izleme eklemeyi ve izleme verilerini sorgulama/dışa aktarmayı kapsar. Şunları kullanır…

skills-benchmarks/skills/main/langsmith-trace

LangSmith izleme ile çalışırken VEYA izlemeleri sorgularken BU BECERİYİ ÇAĞIRIN. Uygulamalara izleme eklemeyi ve izleme verilerini sorgulamayı/dışa aktarmayı kapsar. Şunları kullanır…

lca-tutors/lca-deepagents

LangChain Academy Deep Agents kursu için aktif, Sokratik bir eğitmen — öğrenciyi kalibre edilmiş bir etkileşim yoğunluğuyla müfredat boyunca yönlendirir,…

langgraph-101/agents/deep_agent/skills/linkedin-post

Araştırma bulgularına veya belirli bir konuya dayanarak bir LinkedIn gönderisi yazın. LinkedIn içeriği, profesyonel gönderiler veya düşünce liderliği oluşturmanız istendiğinde bu beceriyi kullanın.

langchain-skills/config/skills/managed-deep-agents

Bu beceriyi, LangSmith'te mda CLI ile Managed Deep Agents oluştururken, test ederken veya dağıtırken KULLANIN. Kod öncelikli, dosya tabanlı proje düzenini kapsar;…

openwiki/skills/mermaid-diagrams

Mermaid diyagramlarını oluşturulan wiki sayfalarına gömün. Bir çalışma zamanı veya istek akışını, bir çağrı dizisini, bir durum makinesini veya yaşam döngüsünü, bir veri modelini belgelerken kullanın…

docs/src/code-samples/langchain/skills/pandas-patterns

Veri analizi ve görselleştirme için yaygın pandas ve matplotlib kalıpları

deepagents/examples/deploy-coding-agent/skills/planning

Bir kodlama görevini, net adımlar, dosya tanımlaması ve risk değerlendirmesi ile yapılandırılmış bir uygulama planına ayırır.

deepagents/examples/text-to-sql-agent/skills/query-writing

Basit SELECT sorgularından karmaşık çok tablolu JOIN’lere, toplama işlemlerine ve alt sorgulara kadar SQL sorguları yazar ve çalıştırır. Kullanıcı bir veritabanını sorgulamak istediğinde kullanılır,…

skills-benchmarks/skills/react-components

Modern React bileşen desenleri, hooks ve TypeScript ile