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ग्राफ और एजेंट स्टेट्स

आपको एक हाई स्कूल एजुकेशन ऐप के भीतर सवालों के जवाब देने वाला एक बेसिक चैटबोट बनाने के लिए नियुक्त किया गया है। स्कूल चाहता है कि आप OpenAI के ChatGPT के एक वर्ज़न को उसके LLM के रूप में इस्तेमाल करें। आपने तय किया है कि आप LangGraph का उपयोग करके नोड्स के साथ एक चैटबोट एजेंट बनाकर यह काम कुशलता से संभाल सकते हैं। सबसे पहले, आप एजेंट का डेटा स्टोर करने के लिए State() एजेंट परिभाषित करेंगे, और एजेंट के वर्कफ़्लो को मैनेज करने के लिए एक StateGraph() ऑब्जेक्ट सेट अप करेंगे.

इस अभ्यास और आने वाले अभ्यासों के लिए ज़रूरी मॉड्यूल पहले से इम्पोर्ट किए जा चुके हैं:

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

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

LangChain के साथ Agentic Systems डिज़ाइन करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • ChatOpenAI() और मॉडल "gpt-4o-mini" का उपयोग करके llm सेट अप करें.
  • चैटबोट के डेटा को मैनेज करने के लिए TypedDict का उपयोग करके State क्लास परिभाषित करें.
  • add_messages का उपयोग करते हुए messages को Annotated list के रूप में निर्दिष्ट करें.
  • चैटबोट के वर्कफ़्लो को स्ट्रक्चर करने के लिए State के साथ एक StateGraph इंस्टेंस इनिशियलाइज़ करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

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

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

# Initialize StateGraph
graph_builder = ____(____)
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