Артыкулы для тых, хто
выводзіць стэк у прод
Арыгінальныя матэрыялы пра React, Node.js, TypeScript і AI — з той жа практыкі, што і наша аператарскае ПЗ. Тэкст артыкулаў па-англійску.
Тэг: langchain
Скоўваюце агентаў-дзеерантоў і кодавацоў за дапамогою LangGraph
Створыце даплік на LangGraph з калькуляцыяй мнагах агентаў, выкарыстоўваючы prompt-ы з душой, модэлі Ollama, аперацыі пошуку Tavily, інструменты перадачы заданняў і пункты контролю Postgres для рабочых праграм, кія керуецца оркестраторам.
2200 слоўЧытацьВаш першы АІ-агент, які выкарыстоўвае інструменты, з LangChain
Створыце маленькага матэматычнага агента LangChain на Python: ініцыялізавайце модель для чату, зарэгіструйце інструменты, дазвольце LLM выбраць, якую функцію вызваць, і пазірце викорыстоўванне інструментаў у калькі крокаў.
1062 слоўЧытацьМодэлі рашэння, створаныя за дапамою клавіатуры, протык узываў LLM: зволненне і стабільнасць на межы
Эксперымент з 240 вызамі, які парабяліеўвае абычныя верыятнасці Джэва з тымі, якія сам створыў LLM, і спосабы ператварэння гэтага сигналу ў маршрутазёр модэля LangChain.
2630 слоўЧытацьАд звычайнага тексту да перакананых об’ектаў: выбір парсера выходных дадзеных у LangChain
Пораўняйце StrOutputParser, JsonOutputParser, StructuredOutputParser і PydanticOutputParser у ланцюгах LangChain, а таксама дакладзіце ведома, якую ступеню структуры кожны з іх насправды гарантуюць.
5418 слоўЧытацьРучна створаная петля адынства LangChain для порэўнення паказначых жывога запасу
Створыце паэтапна маленькі асистент для порэванавання акцыяў на базе LangChain і вы якраз разумеце цикл стварэння, прыўязкі, вызову і выканання, який дазволяе LLM запрашваць актуальныя даны замест таго, каб прасіць на адгадванне.
1667 слоўЧытацьАдзінктуванне паведамлення агента: рэзультаты, траекторыі і адказы пра вырабоцанне
Як ацэнаваць системы-агенты не толькі за канечным адказам: супарабяляйце LangChain, LangGraph і LangSmith з ролямі, оцэнюйце траекторыі і контекст, а таксама уключайце проблемы пад час вырабаткі ў процэс ацэнкі.
2894 слоўЧытацьСкладанне каналаводоў LangChain з LCEL: лінейныя, паралельныя та розгалужаныя.
Навучыцеся підключаць запиты, моделі та парсеры да лінейных, багатоэтапных, паралельных та умовных каналаводоў LangChain за дапамогою аператара pipe, RunnableParallel та RunnableBranch.
9373 слоўЧытацьШас прымітываў LangGraph і спосабы ўховання проблем у кожным з яных
Вы дазнаецеся пра стан LangGraph, вузлы, грані, умовнае маршрутызаванне, стварэнне пунктов перапытку і перерывы чераз спецыфічныя багі, якія кожны з іх стварае, а таксама пра тое, як іх утрымаць.
2537 слоўЧытацьЗахоўка агента Python LangChain за дапамой семі вбудованых мідлвэраў
Дазвольце даклэ научыцца, як мідлвэр LangChain 1.0 дае можлівасць адкладанню падсумку, лімітах вызоў, перапрыбутках, альтернатывах для модэляў, выдаленні персональных даных і пацверджэнні чалавекам да агента Gemini, не паўтараючы його основную логіку.
2604 слоўЧытаць
Пра гэтыя артыкулы
Ацэнка за 24 гадзіны
Патрэбны такі стэк у аператарскім слоі? Дашліце брыф — ацэнка за 24 гадзіны.