Κουίζ που συνδέεται με οδηγό · Μεσαίο Επίπεδο

Κουίζ LangChain

Εξερευνήστε τη σύνθεση LangChain, τη ροή ελέγχου κατάστασης LangGraph, τις ανθρώπινες διακοπές και την αξιολόγηση LangSmith για εφαρμογές LLM.

Σχετικές διαδρομές οδηγώνLangchain
Ερώτηση 1 του 8

Ποια είναι η κεντρική ιδέα πίσω από το LangChain;

Προεπισκόπηση κάθε ερώτησης8 ερωτήσεις

Οι απαντήσεις και οι εξηγήσεις εμφανίζονται καθώς κάνετε το κουίζ.

  1. Ποια είναι η κεντρική ιδέα πίσω από το LangChain;
    • Σύνθεση και ενορχήστρωση εφαρμογών πολλαπλών βημάτων που υποστηρίζονται από LLM
    • Εκπαίδευση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων από την αρχή
    • Φιλοξενία GPU για συμπέρασμα μοντέλου
    • Δημιουργία εικόνων από προτροπές κειμένου
  2. Ποιος δημιούργησε το LangChain και περίπου πότε;
    • Sam Altman το 2020
    • Ο Χάρισον Τσέις στα τέλη του 2022
    • Lukas Biewald το 2017
    • Ο Τζέρι Λιου το 2023
  3. Σε τι χρησιμοποιείται το LangGraph στο οικοσύστημα LangChain;
    • Σχεδιάζοντας γραφήματα μετρήσεων εκπαίδευσης
    • Συμπίεση προτροπών για αποθήκευση διακριτικών
    • Δημιουργία καταστάσεων, ελεγχόμενων ροών εργασίας πράκτορα ως γραφήματα
    • Μετατροπή κώδικα μεταξύ γλωσσών προγραμματισμού
  4. Ποιος είναι ο πρωταρχικός ρόλος του LangSmith;
    • Δημιουργία συνθετικών συνόλων δεδομένων
    • Εξυπηρέτηση ιστοσελίδων
    • Κρυπτογράφηση κλειδιών API
    • Ανίχνευση, εντοπισμός σφαλμάτων και αξιολόγηση εφαρμογών LLM
  5. Στο LangChain, τι προτρέπει η σύνταξη του σωλήνα | μοντέλο | αναλυτής' αντιπροσωπεύουν;
    • Σύνθεση στοιχείων μέσω της κοινόχρηστης διεπαφής Runnable
    • Μια εντολή φλοιού για την εκτέλεση σεναρίων
    • Ερώτημα βάσης δεδομένων
    • Ένας τρόπος για να διαγράψετε αλυσίδες
  6. What happens when a LangGraph node invokes interrupt() with a checkpointer configured?
    • The graph discards its state and restarts training
    • The graph pauses with state saved, then can resume after external input
    • The graph converts the interrupt into a stateless chain
    • The graph changes the base model weights
  7. What kind of evaluation does LangSmith describe as monitoring application traces in production?
    • Offline evaluation on a fixed pre-deployment dataset only
    • A test that fine-tunes the application’s foundation model
    • Online evaluation that checks selected production runs for quality signals
    • An evaluation that reports only GPU training throughput
  8. What does an offline LangSmith evaluation test?
    • Only GPU utilization during model training
    • Every production user response with no reference examples
    • A guarantee of correctness on unseen inputs
    • An application against a curated dataset before deployment