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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
इंटेलिजेंट एजेंटिक सिस्टम्स बनाइए! LangChain एजेंट्स के मुख्य कॉम्पोनेंट्स जानिए, जैसे प्रॉम्प्ट्स, LLMs, और टूल्स मिलकर कैसे रीजनिंग और एक्शन सक्षम करते हैं. आप OpenAI की API के साथ एक एजेंट सेटअप करेंगे, कस्टम टूल्स डिफ़ाइन करेंगे, और गणना जैसे रियल-वर्ल्ड टास्क सुलझाएँगे. साथ ही, देखें कि LangChain डेटा को ग्राफ़, नोड्स, और एजेज़ के ज़रिए कैसे ऑर्गनाइज़ करता है.
LangChain और LangGraph के साथ डायनेमिक, टूल-ऑग्मेंटेड चैटबॉट बनाइए! आप स्टेट्स डिफ़ाइन करके और रियल-टाइम इन्फ़ॉर्मेशन रिट्रीवल के लिए एक्सटर्नल APIs इंटीग्रेट करके ऐसा चैटबॉट बनाना सीखेंगे जो यूज़र इनपुट के आधार पर एडाप्ट करता है. आप इन कॉम्पोनेंट्स को एक रेस्पॉन्सिव ग्राफ़ स्ट्रक्चर में जोड़ेंगे, जिससे बातचीत और टूल-असिस्टेड रिस्पॉन्स के बीच स्मूद ट्रांज़िशन संभव होगा. अंत तक, आपके पास बेहतर रीजनिंग और मल्टी-स्टेप वर्कफ़्लो वाला, विज़ुअली रिप्रेज़ेंटेड चैटबॉट फ़्रेमवर्क होगा.
अपने चैटबॉट को डायनेमिक टूल्स और मेमोरी के साथ विस्तार दें! फ़्लेक्सिबल वर्कफ़्लोज़ में कई टूल्स डिफ़ाइन और इंटीग्रेट करें, डायनेमिक टूल कॉलिंग के लिए फ़ंक्शंस बनाएं, और अपने चैटबॉट को मल्टी-टूल हैंडलिंग के लिए कॉन्फ़िगर करें. इंटरलीव्ड, मल्टी-टर्न कन्वर्सेशंस सक्षम करने के लिए मेमोरी और आउटपुट्स को ऑर्गनाइज़ करें. अंत तक, आपने एक ऐसा परिष्कृत चैटबॉट बना लिया होगा जो जटिल इंटरैक्शंस करने में सक्षम है.
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