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Graph-Speicher für Gespräche nutzen

Jetzt, da dein Chatbot Zugriff auf Speicher hat, kannst du seine Antworten auf Rückfragen streamen. Beachte, dass deine Rückfragen keinen zusätzlichen Kontext benötigen, da der Chatbot auf die gesamte in seinem Speicher abgelegte Unterhaltung zugreifen kann. Die Fragen wurden bereits für dich vorbereitet.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Agentische Systeme mit LangChain entwerfen

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Anleitung zur Übung

  • Erstelle ein config-Dictionary mit "configurable", das "thread_id" auf "single_session_memory" setzt.
  • Iteriere über jedes Graph-event und wende die Methode .stream() auf graph an. Übergebe dabei ein Dictionary mit "messages", das user_input mit dem Label "user" enthält, sowie das config-Dictionary.
  • Iteriere über event.values() mit value und gib "Agent:" aus, gefolgt von "messages", sofern es in value existiert und nicht leer ist.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Set up a streaming function for a single user
def stream_memory_responses(user_input: str):
    ____ = {"____": {"____": "____"}}
    
    # Stream the events in the graph
    for ____ in graph.____({"messages": [("user", ____)]}, ____):
        
        # Return the agent's last response
        for ____ in event.____():
            if "messages" in ____ and value["____"]:
                print("Agent:", value["messages"])

stream_memory_responses("Tell me about the Eiffel Tower.")
stream_memory_responses("Who built it?")
Code bearbeiten und ausführen