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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

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Anleitung zur Übung

  • Initialisiere die Funktion create_react_agent, indem du ein Objekt namens app erstellst und die erforderlichen Argumente übergibst.
  • Rufe den Agenten app auf, übergib deine query, speichere anschließend die response des Agents und gib sie aus.
  • Definiere "user_input" als query und "agent_output" als das letzte Element, das aus "messages" in response extrahiert 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({
    "____": ____,
    "____": ____["____"][____].____
})
Code bearbeiten und ausführen