Llm

Entwerfen Sie LLM-Anwendungen mit LangChain 1.x und LangGraph für Agenten, Speicher und Tool-Integration. Nutzen Sie diese Fähigkeit beim Erstellen von LangChain-Anwendungen, Implementieren von KI-Agenten oder Erstellen komplexer LLM-Workflows.

Implementieren Sie robuste Evaluationsabläufe für LLM-Anwendungen mit automatisierten Metriken, menschlichem Feedback und Benchmarking. Ideal für Teams, die LLM-Leistung testen, Modelle vergleichen oder KI-Verbesserungen validieren.

Erstellen Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systeme für LLM-Anwendungen mit Vektordatenbanken und semantischer Suche. Nutzen Sie diese Skill, wenn Sie wissensbasierte KI implementieren, Dokumenten-Q&A-Systeme bauen oder LLMs mit externen Wissensdatenbanken integrieren möchten.

Optimieren Sie die Leistung von Vektorindizes hinsichtlich Latenz, Recall und Speicherverbrauch. Ideal zum Abstimmen von HNSW-Parametern, zur Auswahl von Quantisierungsstrategien und zur Skalierung von Vektorsuchinfrastrukturen in KI- und Backend-Anwendungen.