LangGraph Cookbook
0 AvisLe LangGraph Cookbook est une collection open-source d'exemples de code pratiques montrant comment construire des agents IA avec le framework LangGraph. Il couvre l'orchestration graphique des prompts, les appels d'outils, l'augmentation par récupération et des chaînes multi-étapes pour accélérer le développement d'applications basées sur LLM.
Plateformes et frameworks d'IA
Bibliothèques d'outils
#Agents IA
#flux de travail graphique
#Ingénierie des prompts
#prototypage LLM
#résumé automatisé
#outils de génération de code
#Questions-réponses sur les documents
#Optimisation des flux de travail
#design modulaire
#intégration API
#connecteurs de données
#développement logiciel
#apprentissage automatique
#orchestration IA
#Automatisation des tâches
#composants réutilisables
#outils de débogage
#applications LLM personnalisées
#systèmes basés sur des graphes
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LangGraph Cookbook
Le LangGraph Cookbook est une collection open-source d'exemples de code pratiques montrant comment construire des agents IA avec le framework LangGraph. Il couvre l'orchestration graphique des prompts, les appels d'outils, l'augmentation par récupération et des chaînes multi-étapes pour accélérer le développement d'applications basées sur LLM.
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Vedettes
Qu'est-ce que LangGraph Cookbook ?
Le LangGraph Cookbook fournit des recettes prêtes à l'emploi pour construire des agents IA sophistiqués en représentant les flux de travail sous forme de graphes dirigés. Chaque nœud peut encapsuler des prompts, des invocations d'outils, des connecteurs de données ou des étapes de post-traitement. Les recettes couvrent des tâches telles que la question-réponse sur des documents, la résumation, la génération de code et la coordination multi-outils. Les développeurs peuvent étudier et adapter ces modèles pour prototyper rapidement des applications personnalisées alimentées par LLM, améliorant modularité, réutilisabilité et transparence de l'exécution.
Qui va utiliser LangGraph Cookbook ?
- Ingénieurs en IA/ML
- Data scientists
- Développeurs Python
- Chercheurs LLM
Comment utiliser LangGraph Cookbook ?
- Étape 1 : Cloner le dépôt depuis GitHub
- Étape 2 : Installer les dépendances via pip install -r requirements.txt
- Étape 3 : Définir les variables d'environnement (par exemple, OPENAI_API_KEY)
- Étape 4 : Explorer les notebooks d'exemple ou les scripts Python dans le dossier /examples
- Étape 5 : Exécuter un exemple sélectionné avec python script.py
- Étape 6 : Personnaliser les définitions de graphes et les nœuds pour votre cas d'utilisation
Plateforme
- mac
- windows
- linux
Caractéristiques et Avantages Clés de LangGraph Cookbook
Les fonctionnalités principales
- Orchestration graphique de chaînes LLM
- Intégration d'outils intégrée (récupération, recherche, exécution de code)
- Définitions modulaires pour prompts et nœuds
- Recettes d'exemples pour QA, résumé, génération de code
Les avantages
- Accélère la création de prototypes d'agents IA
- Favorise la réutilisation de modèles de graphes
- Améliore la clarté et le débogage des flux de travail
- Prend en charge tout fournisseur LLM
Principaux Cas d'Utilisation et Applications de LangGraph Cookbook
- Question-réponse sur documents
- Chatbots et agents conversationnels
- Pipeline de résumé automatique
- Flux de travail multi-outils
- Assistants de génération de code personnalisés
FAQs sur LangGraph Cookbook
Informations sur la Société LangGraph Cookbook
Avis LangGraph Cookbook
5/5
Principaux Concurrents et Alternatives de LangGraph Cookbook ?
- LangChain
- LlamaIndex
- Haystack
- Semantic Kernel
- Flowise
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