Rehber bağlantılı sınav · Orta Seviye

LangChain Testi

LLM uygulamaları için LangChain kompozisyonunu, LangGraph durum bilgisi olan kontrol akışını, insan kesintilerini ve LangSmith değerlendirmesini keşfedin.

İlgili kılavuz yollarıUzun zincir
Soru 1 arasında 8

LangChain'in arkasındaki ana fikir nedir?

Her soruyu önizleyin8 sorular

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

  1. LangChain'in arkasındaki ana fikir nedir?
    • Çok adımlı LLM destekli uygulamaların oluşturulması ve düzenlenmesi
    • Büyük dil modellerini sıfırdan eğitme
    • Model çıkarımı için GPU'ları barındırma
    • Metin istemlerinden görseller oluşturma
  2. LangChain'i kim ve kabaca ne zaman yarattı?
    • 2020'de Sam Altman
    • Harrison Chase, 2022'nin sonlarında
    • 2017'de Lukas Biewald
    • 2023'te Jerry Liu
  3. LangGraph, LangChain ekosisteminde ne için kullanılır?
    • Eğitim metriklerinin grafiklerini çizme
    • Belirteçleri kaydetme istemlerini sıkıştırma
    • Grafikler halinde durum bilgisi olan, kontrol edilebilir aracı iş akışları oluşturma
    • Kodları programlama dilleri arasında dönüştürme
  4. LangSmith'in birincil rolü nedir?
    • Sentetik veri kümeleri oluşturma
    • Web sayfalarının sunulması
    • API anahtarlarını şifreleme
    • LLM uygulamalarını izleme, hata ayıklama ve değerlendirme
  5. LangChain'de boru sözdizimi ne ister | modeli | ayrıştırıcı' temsil ediyor mu?
    • Paylaşılan Runnable arayüzü aracılığıyla bileşenleri oluşturma
    • Komut dosyalarını çalıştırmak için bir kabuk komutu
    • Bir veritabanı sorgusu
    • Zincirleri silmenin bir yolu
  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