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Grafikspeicher für Gespräche nutzen

Jetzt, wo dein Chatbot Zugang zum Speicher hat, kannst du seine Antworten auf Folgefragen streamen. Beachte, dass deine Folgefragen keinen zusätzlichen Kontext benötigen, da der Chatbot auf die gesamte Unterhaltung in seinem Speicher zugreifen kann. Die Fragen sind bereits für dich vorbereitet.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Agentensysteme mit LangChain entwerfen

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Anleitung zur Übung

  • Erstelle ein config Wörterbuch mit "configurable", in dem "thread_id" auf "single_session_memory" gesetzt ist.
  • Schleife durch jeden Graphen event, wende die Methode .stream() auf graph an und übergebe ein Wörterbuch mit "messages", das die user_input beschrifteten "user" und das config Wörterbuch enthält.
  • Schleife durch event.values() mit value und drucke "Agent:" gefolgt von "messages", wenn 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