middleware.

Собираем LLM-агента на Python

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как с помощью middleware в LangChain 1.0 собирать LLM-агентов, готовых к реальному продакшену. В материале разбираются практические паттерны: управление контекстом, защита PII, human-in-the-loop, планирование задач и интеллектуальный выбор инструментов — всё то, что отличает экспериментального агента от надёжного рабочего решения.Введение Хотели ли вы когда-нибудь расширить своего LLM-агента дополнительными возможностями, например:Суммировать сообщения, чтобы укладываться в контекстное окно;

продолжить чтение

Базовый RAG-компонент для локального семантического поиска на Питоне

quad_rag_core — лёгкое Python-ядро для локального RAG, которое автоматически отслеживает изменения в папках, индексирует их в Qdrant и поддерживает эмбеддинги в актуальном состоянии. Изначально проект задумывался как плагин для MCP (Model Context Protocol), но стал универсальной основой для любой системы локального семантического поиска.Зачем это нужно

продолжить чтение

Rambler's Top100