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langchain-ai/langchain-rag

Dieses Skill sollte immer dann aufgerufen werden, wenn ein Retrieval-Augmented Generation (RAG) System entwickelt wird. Es behandelt Dokumentenlader, RecursiveCharacterTextSplitter, Embeddings (OpenAI) und Vektordatenbanken (Chroma, FAISS, Pinecone).

Was ist langchain-rag?

Dieses Skill ist speziell für die Entwicklung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systemen konzipiert. Es bietet eine umfassende Unterstützung für die wesentlichen Komponenten eines RAG-Workflows, einschließlich Dokumentenladern, dem RecursiveCharacterTextSplitter zur intelligenten Textaufteilung, OpenAI-Embeddings zur Erstellung von Vektorrepräsentationen und verschiedenen Vektordatenbanken wie Chroma, FAISS und Pinecone zur effizienten Speicherung und Suche. Entwickler können mit diesem Skill schnell einen vollständigen RAG-Pipeline aufbauen, der es KI-Assistenten ermöglicht, relevante Informationen aus großen Dokumentensammlungen abzurufen und in die Antwortgenerierung einzubeziehen. Das Skill ist plattformunabhängig und kann in Verbindung mit verschiedenen KI-Agenten und Entwicklungsumgebungen wie Claude Code, Cursor oder Codex verwendet werden, um die Entwicklung von RAG-basierten Anwendungen deutlich zu beschleunigen.

Funktioniert mit~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/langchain-ai/langchain-skills/tree/main/skills/langchain-rag

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Dokumentation

Was macht langchain-rag?

Individual skills in this repo

This repo contains 11 individual skills — each has its own dedicated page.

langchain-ai/deep-agents-core

INVOKE THIS SKILL when building ANY Deep Agents application. Covers create_deep_agent(), harness architecture, SKILL.md format, and configuration options.

langchain-ai/deep-agents-memory

INVOKE THIS SKILL when your Deep Agent needs memory, persistence, or filesystem access. Covers StateBackend (ephemeral), StoreBackend (persistent), FilesystemMiddleware, and CompositeBackend for routing.

langchain-ai/deep-agents-orchestration

INVOKE THIS SKILL when using subagents, task planning, or human approval in Deep Agents. Covers SubAgentMiddleware, TodoList for planning, and HITL interrupts.

langchain-ai/framework-selection

INVOKE THIS SKILL at the START of any LangChain/LangGraph/Deep Agents project, before writing any agent code. Determines which framework layer is right for the task: LangChain, LangGraph, Deep Agents, or a combination. Must be consulted before other agent skills.

langchain-ai/langchain-dependencies

INVOKE THIS SKILL when setting up a new project or when asked about package versions, installation, or dependency management for LangChain, LangGraph, LangSmith, or Deep Agents. Covers required packages, minimum versions, environment requirements, versioning best practices, and common community tool packages for both Python and TypeScript.

langchain-ai/langchain-fundamentals

Create LangChain agents with create_agent, define tools, and use middleware for human-in-the-loop and error handling.

langchain-ai/langchain-middleware

INVOKE THIS SKILL when you need human-in-the-loop approval, custom middleware, or structured output. Covers HumanInTheLoopMiddleware for human approval of dangerous tool calls, creating custom middleware with hooks, Command resume patterns, and structured output with Pydantic/Zod.

langchain-ai/langgraph-fundamentals

INVOKE THIS SKILL when writing ANY LangGraph code. Covers StateGraph, state schemas, nodes, edges, Command, Send, invoke, streaming, and error handling.

langchain-ai/langgraph-human-in-the-loop

INVOKE THIS SKILL when implementing human-in-the-loop patterns, pausing for approval, or handling errors in LangGraph. Covers interrupt(), Command(resume=...), approval/validation workflows, and the 4-tier error handling strategy.

langchain-ai/langgraph-persistence

INVOKE THIS SKILL when your LangGraph needs to persist state, remember conversations, travel through history, or configure subgraph checkpointer scoping. Covers checkpointers, thread_id, time travel, Store, and subgraph persistence modes.

langchain-ai/swarm

Dispatches many independent items in parallel: create a table, fan out to subagents, aggregate results. One row = one unit of work.

Verwandte Skills