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Stati del grafo e dell'agente

Ti è stato commissionato di creare un chatbot di base che risponda alle domande all'interno di un'app per la didattica della scuola superiore. La scuola vuole che tu usi una versione di ChatGPT di OpenAI come suo LLM. Hai deciso che puoi gestire questo compito in modo efficace usando LangGraph per costruire un agente chatbot tramite nodi. Per prima cosa, definirai uno State() dell'agente per memorizzare i dati dell'agente e configurerai un oggetto StateGraph() per gestire il flusso di lavoro dell'agente.

I moduli necessari sono già stati importati per questo esercizio e per quelli che seguiranno:

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

Questo esercizio fa parte del corso

Progettare sistemi agentici con LangChain

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Istruzioni dell'esercizio

  • Configura l'llm usando ChatOpenAI() e il modello "gpt-4o-mini".
  • Definisci la classe State usando TypedDict per gestire i dati del chatbot.
  • Specifica messages come list Annotated usando add_messages.
  • Inizializza un'istanza di StateGraph con State per strutturare il flusso di lavoro del chatbot.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

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

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

# Initialize StateGraph
graph_builder = ____(____)
Modifica ed esegui il codice