LLM Application Dev
Skill-uri RAG, indexare vectorială și prompturi cu LangGraph
Instalare
Include scripturiClaude 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
- Licență
- MIT
Opt skill-uri și trei agenți acoperă componentele unei aplicații LLM care sunt ușor de configurat greșit: segmentarea și reranking-ul pentru regăsire, parametrii indicilor HNSW și IVF, combinarea hibridă a scorurilor vectoriale și lexicale, precum și modele de prompturi cu un script Python care rescrie un prompt după criterii măsurabile. Rescrierea 2.0 a înlocuit funcția initialize_agent() depreciată din LangChain cu LangGraph StateGraph și mecanisme de salvare a stării, ceea ce separă un agent care își reia activitatea după o eroare de unul care pornește de la zero. Recomandările pentru embeddings sunt asumate, nu neutre: modelele Voyage sunt opțiunea implicită pentru stive bazate pe Claude. Un skill separat de evaluare permite măsurarea modificărilor aduse regăsirii, în locul aprecierii lor vizuale.
Skill-uri similare
DeepEval Skills
SkillEvaluare, trasare și export OpenTelemetry pentru aplicații LLM
RAG Implementation
SkillCreează fluxuri de regăsire bazate pe documente reale
LLM Finetuning
SkillFine-tuning controlat, cu evaluarea construită înainte de antrenare
Comentarii(0)
Autentifică-te pentru a comenta