लैंगचेन प्रश्नोत्तरी

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

1. लैंगचेन के पीछे केंद्रीय विचार क्या है?
   • मल्टी-स्टेप एलएलएम-संचालित अनुप्रयोगों की रचना और व्यवस्थित करना
   • शुरू से ही बड़े भाषा मॉडलों का प्रशिक्षण
   • मॉडल अनुमान के लिए जीपीयू होस्ट करना
   • पाठ संकेतों से छवियाँ उत्पन्न करना
2. लैंगचेन को किसने और मोटे तौर पर कब बनाया?
   • 2020 में सैम ऑल्टमैन
   • 2022 के अंत में हैरिसन चेज़
   • 2017 में लुकास बीवाल्ड
   • 2023 में जैरी लियू
3. लैंगचेन पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर लैंगग्राफ का उपयोग किस लिए किया जाता है?
   • प्रशिक्षण मेट्रिक्स के चार्ट बनाना
   • टोकन सहेजने के लिए संकेतों को संपीड़ित करना
   • ग्राफ़ के रूप में स्टेटफुल, नियंत्रणीय एजेंट वर्कफ़्लो का निर्माण
   • प्रोग्रामिंग भाषाओं के बीच कोड परिवर्तित करना
4. लैंगस्मिथ की प्राथमिक भूमिका क्या है?
   • सिंथेटिक डेटासेट उत्पन्न करना
   • वेब पेज परोसना
   • एपीआई कुंजियाँ एन्क्रिप्ट करना
   • एलएलएम अनुप्रयोगों का पता लगाना, डिबगिंग और मूल्यांकन करना
5. लैंगचेन में, पाइप सिंटैक्स 'प्रॉम्प्ट |' क्या करता है? मॉडल | पार्सर' प्रतिनिधित्व करता है?
   • साझा रननेबल इंटरफ़ेस के माध्यम से घटकों की रचना करना
   • स्क्रिप्ट चलाने के लिए एक शेल कमांड
   • एक डेटाबेस क्वेरी
   • जंजीरों को हटाने का एक तरीका
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