ComenzarEmpieza gratis

Configura los resultados para varias herramientas

¡El grafo de tu chatbot está listo! Ahora puedes probar cómo funciona con distintas consultas que deberían requerir herramientas diferentes. Para gestionar los mensajes de tu chatbot, ya se han importado los siguientes módulos y los parámetros de config de tu chatbot se han establecido para una sesión.

from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage

config = {"configurable": {"thread_id": "1"}}

Este ejercicio forma parte del curso

Diseño de sistemas agénticos con LangChain

Ver curso

Instrucciones del ejercicio

  • Crea un diccionario de mensaje inputs con la query del usuario como content para HumanMessage.
  • Transmite msg y metadata desde la app del chatbot iterando sobre los resultados con el método .stream() incorporando inputs y config.
  • Comprueba si cada msg tiene content y no es un HumanMessage; luego imprime su content con flush establecido en True para obtener la salida al instante.
  • Prueba el chatbot usando multi_tool_output() con consultas que requieran distintas herramientas.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Create input message with the user's query
def multi_tool_output(____):
    inputs = {"messages": [____(____=____)]}
    
    # Stream messages and metadata from the chatbot application
    for ____, ____ in app.____(____, ____, stream_mode="messages"):
        
        # Check if the message has content and is not from a human
        if ____.____ and not isinstance(____, ____):
            print(____.____, end="", flush=____)    
    print("\n")

# Call the chatbot with different tools
____("Is `may a moody baby doom a yam` a palindrome?")
____("What happened on 20th July, 1969?")
Editar y ejecutar código