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LangGraph के साथ Agentic orchestration

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

LangGraph के साथ Multi-Agent Systems

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अभ्यास निर्देश

पहले सेल चलाकर लाइब्रेरी इंस्टॉल ज़रूर कर लें

  • एक State क्लास बनाएँ जो मैसेज हिस्ट्री रखे, जिसमें नए मैसेज जोड़े जाएँ, और इसका उपयोग करके एक ग्राफ स्टेट बनाएँ.
  • ChatOpenAI क्लास से gpt-4o-mini LLM परिभाषित करें, और llm_node() नाम का फंक्शन लिखें जो स्टेट के मैसेज पर उसे invoke करे और नतीजा स्टोर करे.
  • एक ग्राफ बनाकर compile करें जो इनपुट को LLM नोड में रूट करे, जो llm_node को कॉल करे, और परिणाम लौटाए.
  • दिए गए कोड को चलाएँ ताकि ग्राफ visualize हो और आप अपने एजेंट से बात कर सकें!

नोट: अगर आप DataLab को Restricted Mode में चला रहे हैं, तो यह अभ्यास अभी समर्थित नहीं है. हम इसे जल्द उपलब्ध कराने पर काम कर रहे हैं.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

हमारे इंटरैक्टिव अभ्यासों में से किसी एक के साथ सिद्धांत को व्यवहार में बदलें

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