「ngc」の検索結果

Build GenAI and agentic applications with the genai-tk toolkit (https://github.com/tclatos/genai-tk) — a YAML-driven wrapper over LangChain, LangGraph, and 100+ LLM providers. Use this skill whenever the user mentions genai-tk, genai_tk, the GenAI Toolkit, `cli init`, `LangchainAgent`, `get_llm`/`get_embeddings`, `RetrieverFactory`/`ManagedRetriever`, the four bundled agent frameworks (ReAct, Deep, Deer-flow, SmolAgents), the OpenSandbox Docker integration, the `model_id@provider` identifier format, the `global_config()`/`OmegaConfig` system with `app_conf.yaml` and `:merge`, BAML structured extraction, SkillsMiddleware, writing or editing the toolkit's YAML profiles (langchain.yaml, deerflow.yaml, llm.yaml, retrievers.yaml), composing retrievers (vector/bm25/ensemble/reranked/pg_hybrid/zero_entropy), or extending the CLI with `CliTopCommand`. Trigger even when the user only says "the toolkit" in context.

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Build AI agents with LangChain framework. Use when building agents, tools, memory, MCP integrations, RAG pipelines, multi-agent systems, or any LLM-powered applications using LangChain or LangGraph in Python or TypeScript.

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Design LLM applications using the LangChain framework with agents, memory, and tool integration patterns. Use when building LangChain applications, implementing AI agents, or creating complex LLM workflows.

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Publish a released version of the Apache SkyWalking AI Sessionizer LangChain plugin, apache-skywalking-asz-langchain, to PyPI. Says what a release manager sets up before the first upload, downloads the voted source package, verifies it, builds the source distribution and the wheel from plugins/langchain inside it, checks and installs them, and uploads them with twine. Use after a version is published.

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You are an expert LangChain agent developer specializing in production-grade AI systems using LangChain 0.1+ and LangGraph.

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Provides integration patterns for LangChain4j with Spring Boot. Configures AI model beans, sets up chat memory with Spring context, integrates RAG pipelines with Spring Data, and handles auto-configuration, dependency injection, and Spring ecosystem integration. Use when embedding LangChain4j into Spring Boot applications, building Java LLM applications with @Bean configuration, or setting up Spring AI patterns.

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Builds LLM applications with LangChain including chains, agents, memory, tools, and RAG pipelines. Use when users request "LangChain setup", "LLM chain", "AI workflow", "conversational AI", or "RAG pipeline".

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Expert in LangGraph - the production-grade framework for building stateful, multi-actor AI applications. Covers graph construction, state management, cycles and branches, persistence with checkpointers, human-in-the-loop patterns, and the ReAct agent pattern. Used in production at LinkedIn, Uber, and 400+ companies. This is LangChain's recommended approach for building agents. Use when: langgraph, langchain agent, stateful agent, agent graph, react agent.

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Framework for building LLM-powered applications with agents, chains, and RAG. Supports multiple providers (OpenAI, Anthropic, Google), 500+ integrations, ReAct agents, tool calling, memory management, and vector store retrieval. Use for building chatbots, question-answering systems, autonomous agents, or RAG applications. Best for rapid prototyping and production deployments.

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Framework for building LLM-powered applications with agents, chains, and RAG. Supports multiple providers (OpenAI, Anthropic, Google), 500+ integrations, ReAct agents, tool calling, memory management, and vector store retrieval. Use for building chatbots, question-answering systems, autonomous agents, or RAG applications. Best for rapid prototyping and production deployments.

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Use when working in this project — adding tools, editing the agent, running, evaluating, serving or deploying it — or when guidance mentions ADK, LlmAgent, google.adk, adk web, or an ADK runner. This project is LangChain/LangGraph scaffolded by agents-cli, so ADK-specific instructions do not apply.

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Install Holoscan SDK via the NGC Docker container. Use for container-based installs; not for native apt/pip/Conda installs.

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Azure Maps SDK for .NET. Location-based services including geocoding, routing, rendering, geolocation, and weather. Use for address search, directions, map tiles, IP geolocation, and weather data. Triggers: "Azure Maps", "MapsSearchClient", "MapsRoutingClient", "MapsRenderingClient", "geocoding .NET", "route directions", "map tiles", "geolocation".

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LoongCollector E2E Testing Framework Development Guide. Use this rule when you need to understand E2E testing framework architecture, develop new test behavior functions, or extend testing capabilities. Contains detailed BDD testing framework usage, test behavior function development and registration workflows, and comprehensive reference of existing testing capabilities. Example: When adding custom test behaviors for new plugins, use this rule to understand how to write and register new test functions. Example: When developing E2E tests, use this rule to understand the e2e framework.

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Testing standards for LoongCollector: unit tests, e2e tests, benchmarks. Reference when writing or reviewing tests.

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编译 LoongCollector C++ 与 Go 组件。涉及构建、单元测试或镜像时使用。

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在进行 Code Review 时，使用这个技能对 LoongCollector 变更进行安全导向、架构一致性优先的深度代码评审。

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LoongCollector E2E 测试全流程指南：设计、编写、运行和调试。当需要编写新 E2E 测试、运行现有测试、或排查 E2E 测试失败时使用此 skill。

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LoongCollector project knowledge: architecture, terminology, codebase map, and coding standards (C++/Go).

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LangChain memory integration including ConversationBufferMemory, ConversationSummaryMemory, and vector-based memory

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LangChain ReAct agent implementation with tool binding for reasoning and action loops

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LangChain retriever implementation with various retrieval strategies for RAG applications

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LangChain tool creation and integration utilities for agent systems

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LangChain chain composition including SequentialChain, RouterChain, and LCEL patterns

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