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Multiple tools के लिए आउटपुट कॉन्फ़िगर करें

आपके चैटबॉट का ग्राफ तैयार है! अब आप जाँच सकते हैं कि अलग-अलग क्वेरी पर, जिनके लिए अलग-अलग tools चाहिए, चैटबॉट कैसे काम करता है. आपके चैटबॉट के संदेशों को मैनेज करने के लिए, नीचे दिए गए मॉड्यूल पहले से इम्पोर्ट किए गए हैं और एक सेशन के लिए आपके चैटबॉट के config पैरामीटर्स सेट कर दिए गए हैं.

from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage

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

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

LangChain के साथ Agentic Systems डिज़ाइन करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • HumanMessage के लिए उपयोगकर्ता की query को content के रूप में रखते हुए एक inputs मैसेज डिक्शनरी बनाएँ.
  • .stream() मेथड का उपयोग कर परिणामों पर इटरेट करके, inputs और config को शामिल करते हुए, चैटबॉट app से msg और metadata को स्ट्रीम करें.
  • जाँचें कि प्रत्येक msg में content हो और वह HumanMessage न हो, तब उसके content को तुरंत प्रिंट आउट के लिए flush=True के साथ प्रिंट करें.
  • अलग-अलग tools की जरूरत वाली क्वेरी के साथ multi_tool_output() का उपयोग कर चैटबॉट को टेस्ट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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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