LangGraph Cookbook
0 BewertungenDer LangGraph Cookbook ist eine Open-Source-Sammlung praktischer Code-Beispiele, die demonstrieren, wie man KI-Agenten mit dem LangGraph-Framework erstellt. Es deckt die graphbasierte Orchestrierung von Aufforderungen, Tool-Aufrufen, Retrieval-Augmentation und Mehrschritt-Ketten ab, um die Entwicklung von auf LLM basierenden Anwendungen zu beschleunigen.
KI-Plattformen & Frameworks
Tool-Bibliotheken
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LangGraph Cookbook
Der LangGraph Cookbook ist eine Open-Source-Sammlung praktischer Code-Beispiele, die demonstrieren, wie man KI-Agenten mit dem LangGraph-Framework erstellt. Es deckt die graphbasierte Orchestrierung von Aufforderungen, Tool-Aufrufen, Retrieval-Augmentation und Mehrschritt-Ketten ab, um die Entwicklung von auf LLM basierenden Anwendungen zu beschleunigen.
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Was ist LangGraph Cookbook?
Der LangGraph Cookbook bietet einsatzbereite Rezepte für den Aufbau komplexer KI-Agenten, indem Arbeitsabläufe als gerichtete Graphen dargestellt werden. Jeder Knoten kann Aufforderungen, Tool-Aktivierungen, Daten-Connectors oder Nachbearbeitungsschritte kapseln. Die Rezepte umfassen Aufgaben wie Dokumenten-Frage-Antworten, Zusammenfassungen, Codegenerierung und Koordination mehrerer Werkzeuge. Entwickler können diese Muster studieren und anpassen, um schnell maßgeschneiderte LLM-gestützte Anwendungen zu prototypisieren, womit Modularität, Wiederverwendbarkeit und Ausführungstransparenz verbessert werden.
Wer wird LangGraph Cookbook verwenden?
- KI/ML-Ingenieure
- Datenwissenschaftler
- Python-Entwickler
- LLM-Forscher
Wie verwendet man LangGraph Cookbook?
- Schritt 1: Klonen Sie das Repository von GitHub
- Schritt 2: Installieren Sie Abhängigkeiten mit pip install -r requirements.txt
- Schritt 3: Legen Sie Umgebungsvariablen fest (z.B. OPENAI_API_KEY)
- Schritt 4: Erkunden Sie Beispiel-Notebooks oder Python-Skripte im /examples-Ordner
- Schritt 5: Führen Sie ein ausgewähltes Beispiel mit python script.py aus
- Schritt 6: Passen Sie Graph-Definitionen und Knoten für Ihren Anwendungsfall an
Plattform
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von LangGraph Cookbook
Die Hauptfunktionen
- Graphbasierte Orchestrierung von LLM-Ketten
- Integrierte Tool-Integration (Retrieval, Suche, Code-Ausführung)
- Modulare Definitionen für Prompts und Knoten
- Beispiel-Rezepte für QA, Zusammenfassung, Codegenerierung
Die Vorteile
- Beschleunigt die Prototypenerstellung von KI-Agenten
- Fördert wiederverwendbare Graph-Muster
- Verbessert Workflow-Klarheit und Debugging
- Unterstützt beliebige LLM-Anbieter
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von LangGraph Cookbook
- Dokumenten-Frage-Antworten
- Chatbots und Konversationsagenten
- Automatisierte Zusammenfassungs-Pipelines
- Multi-Tool-Ausführungs-Workflows
- Benutzerdefinierte Code-Generator-Assistenten
FAQs zu LangGraph Cookbook
Unternehmensinformationen zu LangGraph Cookbook
LangGraph Cookbook Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von LangGraph Cookbook?
- LangChain
- LlamaIndex
- Haystack
- Semantic Kernel
- Flowise
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