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Configura salidas para varias herramientas

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

from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage

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

Este ejercicio forma parte del curso

Diseño de Sistemas Agenéticos con LangChain

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Instrucciones del ejercicio

  • Crea un diccionario de mensajes inputs con el query del usuario como content para HumanMessage.
  • Transmite msg y metadata desde el chatbot app iterando sobre los resultados mediante el método .stream() que incorpora inputs y config.
  • Comprueba si cada msg tiene content y no es un HumanMessage, luego imprime su content con flush ajustado a True para una impresión de salida inmediata.
  • Prueba el chatbot utilizando multi_tool_output() con consultas que requieran diferentes 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?")
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