Agent Eval Suite Langsmith
Yapay zeka ajanları için seçilmiş altın veri setlerini, bir doğrulama çerçevesini ve bir CI kapısını birleştiren üretim sınıfı bir değerlendirme paketi.
Gerçek müşteri işinden çıkarıldı, kanıtı ekli. Bir parça seç ya da hepsini al.
Tüm kataloğu gör → Hazır kitlere bak → Kendi setini kur →Katalog · konu
Claude ile bizim çalıştığımız gibi inşa et. Komut tasarımı, ajanların birlikte çalıştırılması, kalite ölçümü ve bir yapay zeka modelini işinde tutan çalışma alışkanlıkları.
Bu, Claude ile çalışma disiplinimizin yazıya dökülmüş hali. Şansa bırakılan komutlar yerine tasarlanmış girdiler, hisle değil ölçerek değerlendirilen ajanlar ve oturum kapanınca silinmeyen bir hafıza katmanı. Kendi sistemlerimiz de aynı yöntemle çalışıyor.
17 beceriler · 1 ajanlar
Brain ayrı bir ürün olarak satılıyor. Burada, modele verdiğiniz girdiyi düzeltmek için Context Driven Development ile başlayın; sonra neyin değiştiğini ölçmek için Agent Eval Suite Langsmith ekleyin.
Yapay zeka ajanları için seçilmiş altın veri setlerini, bir doğrulama çerçevesini ve bir CI kapısını birleştiren üretim sınıfı bir değerlendirme paketi.
Bir AI ajanının bağlam penceresine nelerin gireceğini mühendislik disipliniyle yönetir: ne kadar (token bütçesi), hangi sırayla (alaka çarpı tazelik) ve ne kadar sıkıştırılmış (prompt cache artı kayan pencere özetleme).
BM25 sözcüksel aramayı pgvector anlamsal aramayla birleştirip Karşılıklı Sıralama Birleştirmesiyle harmanlayan ve çeşitlilik gözeten ilk beşi döndüren hibrit bir hafıza arama uç noktası için eksiksiz tarif.
100'den fazla Claude Code alt-ajan şablonunun, katı bir frontmatter standardıyla (ad, açıklama, araç beyaz listesi, model takma adı, sistem istemi) kategorize edilmiş kanonudur.
Proje bağlamını kodunuzun yanında birinci sınıf bir varlık olarak yöneten disiplinli bir metodoloji, böylece yapay zeka asistanları ve ekip üyeleri her zaman aynı ve güncel kaynaktan çalışır.
Hangi promptların hangi sayfalarınızı alıntıladığını ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini ve AI Overviews genelinde tersine mühendislikle çözen, yapay zekâ araması için adli zekâ katmanı.
Vektör benzerliği ile anahtar kelime (BM25) aramasını tek bir alma hattında birleştirir; böylece hem anlamsal eşleşmeleri hem de saf vektör aramanın kaçırdığı isim, kod ve alana özgü terimler gibi tam eşleşmeleri yakalarsınız.
LangChain 1.x ve LangGraph ile LLM uygulamaları tasarlamak için üretim odaklı bir el kitabı: ajanları, tipli durum yönetimini, hafızayı ve araç entegrasyonunu kapsar.
Otomatik metrikleri, insan değerlendirmesini, LLM-hakem puanlamasını ve istatistiksel A/B testini birleştiren kapsamlı bir LLM uygulama değerlendirme araç seti.
Tutarlı bir marka sesini koruyan müşteriye özel bir dil modeli üretmek için uçtan uca bir başvuru kılavuzu, barındırılan ince ayarı kendi sunucunuzdaki LoRA adaptörleriyle birleştirir.
Veri hazırlamadan eğitim, doğrulama ve üretim dağıtımına kadar baştan sona MLOps hatları inşa etmeye yönelik bir rehber.
Sistemdeki her yapay zeka çağrısını en yetenekli Opus modeline kilitleyen, daha ucuz veya hızlı modellere düşüşe izin vermeyen bir disiplin uygulayıcısı.
Birden çok yapay zeka ajanını LangGraph durum makineleriyle orkestre etmek için üretim deseni kütüphanesi.
Kaba bir görsel fikirden, yapay zeka görsel ve video üretimi için kopyala-yapıştır hazır bir prompt'a üç adımlı net bir akışla götüren yapılandırılmış bir asistan: serbest biçimli vizyon girdisi, eksik tespiti ile prompt üretimi ve odaklı bir yineleme döngüsü.
Anthropic prompt caching API'siyle LLM girdi maliyetlerini %85-90 düşürmek için eksiksiz bir disiplin; dört katmanlı önbellek katmanlaması, cache_control kesme noktası yerleşimi, hit/miss telemetrisi ve başabaş maliyet analizi içerir.
LLM doğruluğunu, tutarlılığını ve kontrol edilebilirliğini en üst düzeye çıkaran, üretim kalitesinde ileri prompt mühendisliği desenleri seti.
Vapi.ai üzerinde Türkçe sesli yapay zeka ajanları kurmak için bir üretim taslağı; Bland.ai ve Retell AI maliyet ve özellik açısından karşılaştırılır.
Mevcut skill'leri daha yüksek bir standarda yükselten bir ajan.
Bu raf, Claude’un kendisiyle çalışmanın rafı. Claude Agent Template Library ve Context Driven Development yapıları öğretir; paketlenmiş bir başlangıç istersen Brain, tüm sistemi kablolanmış hâlde getirir.
Bir LLM ancak görüş alanındaki kadar iyidir. Bu skill’ler Claude’u uzun işlerde görevde tutma biçimimizi kodlar: ne zaman ne yüklenir, ne dışarıda kalır, hafıza ve kurallar nasıl kalıcı olur, demo ile sistem arasındaki fark.
Evet: Agent Eval Suite Langsmith ajanların için değerlendirme koşuları kurar: test vakaları, puanlama, regresyon kontrolleri. Ajanı hisle değil sonuçla yargılamaya başlarsın.