LLM Application Dev
RAG-, Vektorindex- und Prompting-Skills auf LangGraph-Basis
Installation
Enthält SkripteClaude Code: /plugin marketplace add wshobson/agents → /plugin install llm-application-dev@claude-code-workflows
RAG, vektör arama ya da LangGraph tabanlı bir ajan kurulurken; istem kalıpları ölçülerek iyileştirilirken
- Autor
- Seth Hobson
- Lizenz
- MIT
Acht Skills und drei Agenten decken fehleranfällige Bereiche von LLM-Anwendungen ab: Chunking und Reranking, HNSW- und IVF-Indexparameter, die hybride Kombination von Vektor- und Stichwortbewertungen sowie Prompt-Muster mit einem Python-Skript zur messbaren Überarbeitung von Prompts. Version 2.0 ersetzt LangChains veraltetes initialize_agent() durch LangGraph StateGraph mit Checkpointern, sodass Agenten nach einem Absturz fortfahren können. Für Claude-basierte Stacks werden standardmäßig Voyage-Modelle empfohlen. Ein eigener Evaluierungs-Skill misst Änderungen am Retrieval.
Ähnliche Skills
DeepEval Skills
SkillEvaluation, Tracing und OpenTelemetry-Export für LLM-Anwendungen
RAG Implementation
SkillBaut Retrieval-Pipelines für Antworten aus echten Dokumenten
LLM Finetuning
SkillFine-Tuning mit Prüfstufen und Evaluation vor dem Training

Kommentare(0)
Zum Kommentieren anmelden