Gesprächseinrichtung
Jetzt, da du ein benutzerdefiniertes Tool hast, das dir beim Berechnen der Dachlänge hilft, kannst du die Ausgaben deines Agents so einstellen, dass sie auf deine eingegebene Abfrage reagieren. Wenn du deine print-Anweisungen leicht anpasst, kannst du deine Abfrage direkt mit der Antwort deines Agents vergleichen, um die Genauigkeit zu prüfen. Deine tools und deine query sind bereits eingerichtet und dein model ist einsatzbereit.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Agentische Systeme mit LangChain entwerfen
Anleitung zur Übung
- Initialisiere die Funktion
create_react_agent, indem du ein Objekt namensapperstellst und die erforderlichen Argumente übergibst. - Rufe den Agenten
appauf, übergib deinequery, speichere anschließend dieresponsedes Agents und gib sie aus. - Definiere
"user_input"alsqueryund"agent_output"als das letzte Element, das aus"messages"inresponseextrahiert wird, bevor beide ausgegeben werden.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
tools = [hypotenuse_length]
query = "What is the value of the hypotenuse for a triangle with sides 3 and 5?"
# Create the ReAct agent
app = ____(____, ____)
# Invoke the agent with a query and store the messages
response = ____.____({"messages": [("human", ____)]})
# Define and print the input and output messages
print({
"____": ____,
"____": ____["____"][____].____
})