framework-selection

bởi langchain-ai

Hướng dẫn chọn framework cho kiến trúc phân lớp LangChain, LangGraph và Deep Agents. Các framework phân lớp, nơi LangChain cung cấp các nguyên thủy nền tảng, LangGraph bổ sung khả năng điều phối và luồng điều khiển, còn Deep Agents bổ sung lập kế hoạch, bộ nhớ, quản lý tệp và ủy quyền kỹ năng. Bảng quyết định hướng dẫn lựa chọn framework dựa trên độ phức tạp của tác vụ: LangChain cho các tác nhân đơn mục đích, LangGraph cho luồng điều khiển và vòng lặp tùy chỉnh, Deep Agents cho lập kế hoạch đa bước và phiên làm việc liên tục...

npx skills add https://github.com/langchain-ai/langchain-skills --skill framework-selection

Tải ZIP GitHub

Thêm skills từ langchain-ai

deepagents-thread-inspector

Kiểm tra và giải thích các cuộc hội thoại trong kho lưu trữ phiên SQLite cục bộ của Deep Agents Code. Sử dụng như phương án dự phòng khi công cụ theo dõi LangSmith không khả dụng, cho…

deepagents-python-quickstart

Tạo khung một Deep Agent cục bộ tối thiểu bằng Python bằng cách làm theo hướng dẫn khởi động nhanh chính thức, sử dụng tìm kiếm web gốc của nhà cung cấp thay vì Tavily. Sử dụng khi người dùng muốn…

deepagents-typescript-quickstart

Tạo khung một Deep Agent tối thiểu cục bộ bằng TypeScript theo hướng dẫn khởi động nhanh chính thức, sử dụng tìm kiếm web gốc của nhà cung cấp thay vì Tavily. Sử dụng khi người dùng…

eval-engineering

Lặp lại kiểm tra kho lưu trữ agent và các dấu vết do người dùng cung cấp tùy chọn, phỏng vấn người dùng, và tạo, chạy, cũng như kiểm toán các đánh giá Harbor từng cái một. Sử dụng cho…

LangChain RAG Pipeline

GỌI KỸ NĂNG NÀY khi xây dựng BẤT KỲ hệ thống tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG) nào. Bao gồm bộ tải tài liệu, RecursiveCharacterTextSplitter, embeddings (OpenAI),…

LangChain Structured Output & HITL

langchain-structured-output-&-hitl — một kỹ năng có thể cài đặt cho các tác nhân AI, được xuất bản bởi langchain-ai/langchain-skills.

LangSmith Datasets

GỌI KỸ NĂNG NÀY khi tạo bộ dữ liệu đánh giá từ trace HOẶC tải bộ dữ liệu lên LangSmith HOẶC truy vấn bộ dữ liệu. Bao gồm các loại bộ dữ liệu (final_response,…

langsmith-evaluator

GỌI KỸ NĂNG NÀY khi xây dựng pipeline đánh giá cho LangSmith. Bao gồm ba thành phần cốt lõi: (1) Tạo Evaluator - LLM-as-Judge, mã tùy chỉnh; (2)…