#LangChain

'Пошаговое руководство по сборке локальных мультиагентных AI-воркфлоу с AutoGen, LangChain и моделями Hugging Face, включая полные примеры кода.'

'Погрузитесь в архитектуру LangChain DeepAgents: планирование задач, субагенты и файловая система дают агентау способность решать сложные многошаговые работы.'

'Руководство показывает, как объединить LangChain с XGBoost для построения интерактивного ML-пайплайна, который генерирует данные, обучает модель, оценивает её и визуализирует результаты.'

'Руководство показывает, как использовать LangGraph с моделью Gemini и инструментом поиска по Википедии, чтобы добавлять шаги диалога, сохранять контрольные точки, воспроизводить историю и возобновлять разговор из прошлых состояний.'

'Agentic RAG добавляет планирование, использование инструментов и самопроверку к традиционному RAG, обеспечивая более точные и адаптивные ответы.'

Создайте продвинутый мультиагентный исследовательский пайплайн с LangGraph и Gemini AI для автоматизации исследований, анализа и создания профессиональных отчетов с глубокими инсайтами.

В этом руководстве показано, как создать модульный пайплайн анализа текста с LangGraph, включая классификацию, извлечение сущностей, суммаризацию, анализ тональности и динамическое управление потоками.

Узнайте, как создать GPU-ускоренный рабочий процесс Ollama LangChain с встроенными RAG-агентами и управлением многосессионной памятью чата, включая мониторинг производительности для эффективного локального запуска LLM.

Пошаговое руководство по автоматизации поиска и анализа исследований PubMed с использованием LangChain и AI-инструментов для визуализации тенденций.

Узнайте, как построить мультиагентную AI-команду с LangGraph и Google Gemini для автоматического сбора данных, анализа и создания отчетов.

Подробное руководство по созданию мультиагентного AI-пайплайна с CrewAI и Google Gemini в Colab, включающее агентов для исследований, анализа и создания контента.

Узнайте, как создать кастомный AI-инструмент для анализа данных с машинным обучением и статистикой на базе LangChain для расширения возможностей AI-агентов.

Узнайте, как создать универсального AI-агента с Nebius и Llama 3, интегрирующего поиск в Википедии и инструменты вычислений для расширенного анализа в реальном времени.

В этом руководстве показано, как создать инструмент проверки обоснованности с использованием Upstage API и LangChain, включая одиночные и пакетные проверки, тестирование по доменам и анализ результатов.

Узнайте, как создать многофункционального AI-ассистента на базе Streamlit, LangChain и Google Gemini API с поддержкой реального времени, веб-поиска, вычислений и запоминания информации.

Узнайте, как создать продвинутый веб-скраппер, объединяющий прокси BrightData и AI Google Gemini для эффективного сбора и анализа данных.

'Узнайте, как создать безопасного многофункционального AI-агента в Google Colab, объединив выполнение Python в песочнице Riza и генеративную модель Google Gemini с помощью инструментов LangChain.'

Узнайте, как объединить Google Gemini с Pandas и LangChain для анализа данных на естественном языке на примере набора Titanic, получая интерактивные и удобные инсайты без кода.

Погрузитесь в продвинутое Python-руководство по интеграции SerpAPI и Google Gemini-1.5-Flash для расширенного веб-поиска и AI-анализа, создавая комплексные исследовательские рабочие процессы.

Узнайте, как создать мощного веб-интеллект агента, объединяющего Tavily и Google Gemini AI для интерактивного извлечения и анализа веб-контента.

Узнайте, как создать интеллектуального AI-ассистента с использованием LangChain, Gemini 2.0 и Jina Search для получения актуальных и проверенных ответов на запросы.

Руководство по созданию AI-агента, который пишет, исполняет и проверяет Python-код в реальном времени с помощью LangChain и Anthropic Claude API, обеспечивая надежность вычислений.

Руководство по созданию универсального многофункционального AI-агента на базе LangGraph и Claude с настройкой, разработкой инструментов и интерактивным использованием.

Руководство по созданию мощной системы вопросов и ответов с интеграцией Tavily Search API, Chroma, Google Gemini LLM и LangChain, включая гибридный поиск, семантическое кэширование и продвинутые подсказки.

LangGraph Multi-Agent Swarm — это Python-библиотека, позволяющая создавать динамичные системы из специализированных AI-агентов с плавной передачей управления и сохранением контекста.

Это руководство показывает, как создать систему семантического поиска и вопросов-ответов с помощью эмбеддингов Together AI, векторного поиска FAISS и LangChain в модульном и эффективном конвейере.

В этом руководстве показано, как создать чатбота с памятью, объединяющего модель Claude от Anthropic и mem0 для контекстных диалогов в Google Colab.

ByteDance представила DeerFlow — модульный мультиагентный фреймворк, объединяющий большие языковые модели и специализированные инструменты для автоматизации сложных исследовательских задач с участием человека.

Руководство по созданию агента в стиле REACT с Fireworks AI и LangChain, способного получать веб-данные, генерировать SQL-запросы и сохранять контекст диалога для сложных задач.

Подробное руководство по интеграции инструментов Dappier AI для поиска и рекомендаций с OpenAI Chat API для создания интеллектуальных разговорных приложений с актуальными данными и персонализированным контентом.

Подробный гайд по интеграции инструментов Arcade в агентов LangGraph с использованием API Gemini для создания мощных автономных AI-решений.