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Originale Beiträge zu React, Node.js, TypeScript und AI — aus derselben Praxis wie unsere Operator-Software. Artikeltexte auf Englisch.
Tag: langchain
Orchestrieren Sie Forscher- und Programmierer-Agenten mit LangGraph
Entwickeln Sie eine LangGraph-Multi-Agenten-App mit Soul-Prompts, Ollama-Modellen, Tavily-Suchen, Übertragungstools sowie Postgres-Checkpointen für workflow-gesteuerte Abläufe.
2200 WörterArtikel lesenIhr erster KI-Agent zur Verwendung von Tools mit LangChain
Erstellen Sie einen kleinen Mathematik-Agenten mit LangChain in Python: Initialisieren Sie ein Chat-Modell, registrieren Sie Tools, lassen Sie das LLM entscheiden, welche Funktion aufgerufen werden soll, und beobachten Sie den mehrstufigen Tool-Einsatz.
1062 WörterArtikel lesenGetippte Entscheidungsmodelle gegen Anfragen an LLMs: Latenz und Stabilität an der Grenze
Ein 240-Anrufe umfassendes Experiment, das Jevs natürliche Wahrscheinlichkeiten mit den von einem LLM selbst gemeldeten vergleicht, sowie die Methode, dieses Signal in einen LangChain-Modell-Router umzuwandeln.
2630 WörterArtikel lesenVom reinen Text zu validierten Objekten: Auswahl eines LangChain-Output-Parsers
Vergleichen Sie StrOutputParser, JsonOutputParser, StructuredOutputParser und PydanticOutputParser in LangChain-Ketten und erfahren Sie, wie viel Struktur jede dieser Parser tatsächlich gewährleistet.
5418 WörterArtikel lesenEine handgefertigte LangChain-Tool-Schleife zur Vergleich von Echtzeit-Bestandsmetriken
Erstellen Sie schrittweise einen kleinen LangChain-Assistenten zur Aktienvergleich, und lernen Sie den Zyklus aus Erstellen, Binden, Aufrufen und Ausführen kennen, der es einem LLM ermöglicht, aktuelle Daten anzufragen, anstatt zu raten.
1667 WörterArtikel lesenBewertung des Agentenverhaltens: Ergebnisse, Entwicklungspfade und Produktionsfeedback
Wie man agierende Systeme jenseits der Endantwort beurteilt: LangChain, LangGraph und LangSmith den Rollen zuordnen, Leistungstrends sowie Kontext bewerten und Produktionsfehler in die Bewertungen einbeziehen.
2894 WörterArtikel lesenErstellen von LangChain-Pipelines mit LCEL: Linear, parallel und verzweigt.
Ermitteln, wie man Prompts, Modelle und Parser in lineare, mehrstufige, parallele sowie bedingte LangChain-Pipelines mithilfe des Pipe-Operators, RunnableParallel und RunnableBranch integriert.
9373 WörterArtikel lesenSechs LangGraph-Primitiven und der in jeder verborgene Ausfallmodus
Erlernen Sie den Zustand von LangGraph, Knoten, Kanten, bedingte Routenfindung, Checkpointing und Unterbrechungen durch die spezifischen Fehler, die jede dieser Funktionen verursacht, sowie wie man ihnen ausweichen kann.
2537 WörterArtikel lesenVerschärfung eines Python LangChain Agents mit sieben integrierten Middleware-Komponenten
Erfahren Sie, wie das Middleware von LangChain 1.0 Summarisierung, Aufrufbeschränkungen, Wiederholungsversuche, Modell-Fallback-Möglichkeiten, Redaktion sensibler Daten sowie menschliche Freigabe zu einem Gemini-Agenten hinzufügt, ohne dessen Kernlogik anzutasten.
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