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Gráfico y estados del agente

Te han encargado crear un chatbot básico que pueda responder a preguntas dentro de una aplicación educativa de secundaria. La escuela quiere que utilices una versión de ChatGPT de OpenAI como su LLM. Has decidido que puedes gestionar eficazmente esta tarea utilizando LangGraph para construir un agente chatbot utilizando nodos. En primer lugar, definirás un agente State() para almacenar los datos del agente, y configurarás un objeto StateGraph() para gestionar el flujo de trabajo del agente.

Ya se han importado los módulos necesarios para este ejercicio y los que le seguirán:

from langchain_openai import ChatOpenAI
from typing import Annotated
from typing_extensions import TypedDict
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from langgraph.graph.message import add_messages

Este ejercicio forma parte del curso

Diseño de Sistemas Agenéticos con LangChain

Ver curso

Instrucciones de ejercicio

  • Configura el llm utilizando ChatOpenAI() y el modelo "gpt-4o-mini".
  • Define la clase State utilizando TypedDict para gestionar los datos del chatbot.
  • Especifica messages como Annotated list utilizando add_messages.
  • Inicializa una instancia de StateGraph con State para estructurar el flujo de trabajo del chatbot.

Ejercicio interactivo práctico

Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.

# Define the llm
llm = ____(model="____", api_key="OPENAI_API_KEY")

# Define the State
class State(____):
    
    # Define messages with metadata
    messages: ____[____, ____]

# Initialize StateGraph
graph_builder = ____(____)
Editar y ejecutar código