Статті для тих, хто
виводить стек у прод
Оригінальні матеріали про React, Node.js, TypeScript і AI — з тієї ж практики, що й наше операторське ПЗ. Текст статей англійською.
Тег: langchain
Організуйте агентів-дослідників та програмістів за допомогою LangGraph
Створіть додаток LangGraph з кількома агентами за допомогою promptів типу soul, моделей Ollama, пошуку Tavily, інструментів передачі завдань та чекпоїнтів Postgres для організації робочих процесів під керуванням оркестратора.
2200 слівЧитатиВаш перший штучний інтелект-агент для роботи з інструментами за допомогою LangChain
Створіть невеликого математичного агента LangChain на Python: ініціалізуйте модель чату, зареєструйте інструменти, дозвольте ШІ вибрати функцію для виклику та спостерігайте за багатокроковим використанням інструментів.
1062 слівЧитатиМоделі рішень, створені шляхом набору тексту, проти викликів LLM: затримка та стабільність на межі
Експеримент із 240 викликами, який порівнює природні ймовірності Jevа з тими, які самостійно задає LLM, а також способи перетворення цього сигналу на маршрутизатор моделей LangChain.
2630 слівЧитатиВід звичайного тексту до перевірених об’єктів: вибір парсера результату LangChain
Порівняйте StrOutputParser, JsonOutputParser, StructuredOutputParser та PydanticOutputParser у ланцюгах LangChain та дізнайтеся, наскільки сильно кожен з них гарантує структуру даних.
5418 слівЧитатиРучно створений цикл інструментів LangChain для порівняння показників активних запасів
Створіть поступово невеликого асистента для порівняння акцій LangChain та ознайомтесь із циклом створення, прив’язки, виклику та виконання, який дозволяє ШІ отримувати актуальні дані замість того, щоб вгадувати.
1667 слівЧитатиОцінка поведінки агента: результати, траєкторії та зворотний зв’язок щодо продукції
Як оцінювати агентські системи поза межами кінцевої відповіді: прив’язати LangChain, LangGraph та LangSmith до ролей, оцінювати траєкторії та контекст, а також враховувати проблеми під час роботи у процесі оцінювання.
2894 слівЧитатиСкладання конвеєрів LangChain з використанням LCEL: лінійні, паралельні та розгалужені.
Навчіться підключати запити, моделі та парсери до лінійних, багатоступеневих, паралельних та умовних конвеєрів LangChain за допомогою оператора pipe, RunnableParallel та RunnableBranch.
9373 слівЧитатиШість примітивів LangGraph та способи приховування проблем у кожному з них
Дізнайтеся про стани, вузли, ребра LangGraph, умовне маршрутизування, створення контрольних точок та переривання через конкретні проблеми, які вони спричиняють, та про способи їх уникнення.
2537 слівЧитатиЗміцнення агента Python LangChain за допомогою семи вбудованих проміжників
Дізнайтеся, як проміжний сервіс LangChain 1.0 додає функції узагальнення, обмежень кількості викликів, повторних спроб, альтернативних моделей, приховування персональних даних та людського схвалення до агента Gemini, не впливаючи на його основну логіку.
2604 слівЧитати
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.