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Multiple tools के लिए ग्राफ वर्कफ़्लो बनाएँ

आपके चैटबॉट ग्राफ़ के लिए ज़रूरी बिल्डिंग ब्लॉक्स अब तैयार हैं! आप सभी nodes को edges की मदद से जोड़कर एक ही वर्कफ़्लो में समेकित करेंगे, ताकि उनके बीच के कनेक्शन्स मैनेज हों। शुरुआत के लिए, आपका ग्राफ वर्कफ़्लो पहले से MessagesState और StateGraph() के साथ सेट है, जो चैटबॉट के मैसेज अपडेट्स को ट्रैक करेगा। आपका ग्राफ LangGraph डायग्राम के रूप में रेंडर करने के लिए display() फंक्शन भी सेट है और MemorySaver आपके लिए इम्पोर्ट किया जा चुका है।

from langgraph.graph import StateGraph
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver

workflow = StateGraph(MessagesState)

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

LangChain के साथ Agentic Systems डिज़ाइन करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • call_model को एक node के रूप में "chatbot" लेबल के साथ जोड़ें और tool_node को "tools" लेबल के साथ जोड़ें।
  • START node को "chatbot" node से जोड़ने वाला एक edge परिभाषित करें।
  • should_continue का उपयोग करके "chatbot" node से "tools" और END nodes तक कंडीशनल edges जोड़ें, फिर "tools" node को वापस "chatbot" node से कनेक्ट करें।
  • एक MemorySaver() इंस्टेंस बनाएँ और वर्कफ़्लो को memory checkpointer के साथ एक एप्लिकेशन में कंपाइल करें।

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Add nodes for chatbot and tools
workflow.add_node("____", ____)
workflow.add_node("____", ____)

# Define an edge connecting START to the chatbot
workflow.add_edge(____, "____")

# Define conditional edges and route "tools" back to "chatbot"
workflow.add_conditional_edges("____", ____, ["____", ____])
workflow.add_edge("____", "____")

# Set up memory and compile the workflow
memory = ____()
app = workflow.____(checkpointer=____)

try:
    display(Image(graph.get_graph().draw_mermaid_png()))

except Exception:
    print("Plot generation failed... falling back to cached asset.")
    display_fallback()
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