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क्वेरी और रिस्पॉन्स

एजेंट ग्राफ़ सेट हो चुका है, इसलिए आपका चैटबॉट चलने के लिए तैयार है! अब आप एक फंक्शन परिभाषित कर सकते हैं जो ChatGPT का उपयोग करके चैटबॉट को क्वेरियों के जवाब देने देता है। यह फंक्शन रियल-टाइम में ग्राफ़ इवेंट्स को स्ट्रीम करेगा और यूज़र की क्वेरी के जवाब के रूप में आख़िरी मैसेज रिटर्न करेगा.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

LangChain के साथ Agentic Systems डिज़ाइन करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • चैटबॉट चलाने के लिए user_input को string पैरामीटर के रूप में स्वीकार करने हेतु stream_graph_updates() फंक्शन परिभाषित करें.
  • graph पर .stream() मेथड अप्लाई करें ताकि इवेंट्स स्ट्रीम हों, जहाँ "messages" में "user" मैसेज के तौर पर user_input पास किया जाए.
  • हर event.values() के item के लिए, item में "messages" key का उपयोग करके रिस्पॉन्स प्राप्त करें और प्रिंट करें.
  • चैटबॉट को टेस्ट करने के लिए stream_graph_updates() फंक्शन को user_query पास करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Define a function to execute the chatbot based on user input
def stream_graph_updates(____: ____):
    
    # Start streaming events from the graph with the user's input
    for event in graph.____({"____": [("____", ____)]}):
        
        # Retrieve and print the chatbot node responses
        for ____ in event.values():
            print("Agent:", ____["____"])

# Define the user query and run the chatbot
____ = "Who is Ada Lovelace?"
stream_graph_updates(____)
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