Conversation setup
अब जबकि आपके पास छत की लंबाई गणना करने के लिए एक कस्टम टूल है, आप अपने एजेंट के आउटपुट को इस तरह सेट कर सकते हैं कि वह आपकी दी गई query का जवाब दे. अपने print स्टेटमेंट्स में थोड़ा बदलाव करके, आप accuracy सुनिश्चित करने के लिए अपनी query और एजेंट के response की सीधी तुलना कर सकते हैं. आपके tools और query पहले से सेट हैं और आपका model उपयोग के लिए तैयार है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
LangChain के साथ Agentic Systems डिज़ाइन करना
अभ्यास निर्देश
- आवश्यक arguments पास करते हुए,
create_react_agentफंक्शन को initialize करकेappनाम का ऑब्जेक्ट बनाएँ. - एजेंट
appको invoke करें, अपनीqueryपास करें, फिर एजेंट काresponseस्टोर और प्रिंट करें. - दोनों को प्रिंट करने से पहले,
responseमें"messages"से निकाले गए आख़िरी आइटम को"agent_output"औरqueryको"user_input"के रूप में परिभाषित करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
tools = [hypotenuse_length]
query = "What is the value of the hypotenuse for a triangle with sides 3 and 5?"
# Create the ReAct agent
app = ____(____, ____)
# Invoke the agent with a query and store the messages
response = ____.____({"messages": [("human", ____)]})
# Define and print the input and output messages
print({
"____": ____,
"____": ____["____"][____].____
})