LLM Application Dev
Bir LLM uygulamasının RAG, vektör indeksi ve istem tarafını LangGraph üzerine kurulu tek pakette topluyor.
Kurulum
Script içeriyorClaude 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
- Geliştirici
- Seth Hobson
- Lisans
- MIT
Sekiz skill ve üç ajan, LLM uygulamalarında en sık yanlış yapılan yerleri kapsıyor: getirimde parçalama ve yeniden sıralama, HNSW ile IVF indeks parametreleri, vektör ve anahtar kelime skorlarının birlikte harmanlanması, bir de istemi ölçülebilir ölçütlere göre yeniden yazan Python betiği. 2.0 sürümü LangChain'in artık önerilmeyen initialize_agent() yolunu bırakıp LangGraph StateGraph ve checkpointer'lara geçti; aradaki fark, çöken bir ajanın kaldığı yerden devam etmesiyle baştan başlaması arasındaki fark. Gömme modeli tercihi tarafsız değil: Claude tabanlı yığınlar için Voyage varsayılan olarak öneriliyor. Ayrı bir değerlendirme skill'i de var, böylece getirimdeki değişiklikler göz kararı değil ölçümle karşılaştırılıyor.
Benzer skill'ler
DeepEval Skills
SkillLLM uygulamaları için değerlendirme, izleme ve OpenTelemetry; üç ayrı ve örtüşmeyen skill.
RAG Implementation
SkillYanıtları gerçek belgelere dayandıran getirme hattı kurar.
LLM Finetuning
Skillİnce ayarı, eğitim ayarları yazılmadan önce değerlendirme takımının kurulduğu kapılı bir döngü olarak işletiyor.
Yorumlar(0)
Yorum yapmak için giriş yap