From 19bbff88d35c127462a96e22d31a64d80ae29b7f Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: =?UTF-8?q?=D0=9A=D0=B8=D1=80=D0=B8=D0=BB=D0=BB=20=D0=9A=D1=83=D1=82?=
 =?UTF-8?q?=D0=BB=D0=B0=D1=85=D0=BC=D0=B5=D1=82=D0=BE=D0=B2?=
 <kirillkutlahmetov10@gmail.com>
Date: Thu, 4 Jun 2026 16:27:04 +0000
Subject: [PATCH] add data/faq_langchain.md

---
 data/faq_langchain.md | 30 ++++++++++++++++++++++++++++++
 1 file changed, 30 insertions(+)
 create mode 100644 data/faq_langchain.md

diff --git a/data/faq_langchain.md b/data/faq_langchain.md
new file mode 100644
index 0000000..1ad70ac
--- /dev/null
+++ b/data/faq_langchain.md
@@ -0,0 +1,30 @@
+# FAQ: LangChain
+
+## Как создать инструмент (tool)?
+Используй декоратор @tool:
+```python
+from langchain.tools import tool
+
+@tool
+def my_tool(query: str) -> str:
+    """Описание инструмента для LLM."""
+    return f"Result: {query}"
+```
+
+## Что такое цепочка (chain)?
+Chain — последовательность компонентов: prompt | llm | output_parser.
+Каждый компонент принимает вход и передает выход следующему.
+
+## Как работает ReAct агент?
+ReAct (Reasoning + Acting) — агент чередует рассуждения и действия.
+Цикл: думает → выбирает tool → получает результат → думает снова → финальный ответ.
+
+## Как создать векторное хранилище ChromaDB?
+```python
+from langchain_chroma import Chroma
+from langchain_ollama import OllamaEmbeddings
+
+embeddings = OllamaEmbeddings(model="nomic-embed-text")
+store = Chroma(embedding_function=embeddings, persist_directory="./chroma_db")
+store.add_documents(documents)
+```