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Banc d'évaluation pour chaînes et agents LangChain v1.0.0

Utilisez cette ressource pour mesurer la qualité d'une chaîne ou d'un agent LangChain et bloquer les régressions

Nouveau

  • 494 téléchargements
  • 185 mentions J'aime
  • 140 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install langchain-evaluation-pipeline

Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.

Première fois : connectez la CLI avec

npx --yes palatekit@latest login

L'agent construit un jeu de référence versionné, branche evaluate() de LangSmith, ajoute des métriques ragas pour le RAG et un juge LLM deepeval, puis ajoute une porte de régression en CI. Vous obtenez une mesure reproductible avant tout changement de modèle.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Banc d'évaluation pour chaînes et agents LangChain »

Caractéristiques

Fonctionne dans
Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
MIT

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Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : jeu de référence, evaluate(), ragas, deepeval et porte de CI
  • references/ : évaluation des trajectoires d'agent, intégration CI, comparaison des cadres et curation du jeu de référence

Pour qui

  • Vous changez de modèle et voulez vérifier que la qualité ne baisse pas
  • Vous voulez un contrôle de qualité sur chaque demande de fusion

Pas pour qui

    Étiquettes

    • langchain
    • évaluation
    • ragas
    • llm-as-judge
    • régression

    À propos

    Vous dites

    « Crée un jeu de référence de cent exemples pour mon chatbot de remboursement et branche-le à la CI. »

    Carte de la skill « Banc d'évaluation pour chaînes et agents LangChain »

    Skill publiée par Jeremy Longshore <jeremy@intentsolutions.io> sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de mesurer la qualité d'une chaîne ou d'un agent LangChain et bloquer les régressions
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • LICENSE1,1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,6 Ko
    • references/agent-trajectory-eval.md8 Ko
    • references/ci-integration.md9,5 Ko
    • references/framework-comparison.md5,2 Ko
    • references/golden-set-curation.md5,9 Ko
    • references/one-pager.md2,7 Ko
    • SKILL.md14,9 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    Jeremy Longshore <jeremy@intentsolutions.io>
    Source
    github.com/jeremylongshore/tons-of-skills-marketplace/tree/ab85a061f7bcc039dac13ee193de7a4cd4388571/skills/.curated/langchain-eval-harness
    Licence
    MIT

    Notice

    « langchain-eval-harness » (Jeremy Longshore <jeremy@intentsolutions.io>, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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