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  3. LangChainで設計するエージェント型システム
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メモリでマルチターンの会話を有効化する

もうすぐ、このチャットボットの更新版を学校の運営側に共有できます！ 学習体験をスムーズにするには、学生が追問できるようにすることが重要です。こうすることで、最初の回答で不足があった場合でも、会話を通じて質問を言い換えられます。ここでは、チャットボットのストリーミング関数をマルチターン対応にし、ユーザーのクエリとチャットボットの回答の両方を表示するように変更します。メモリを有効化するために、追問があると LangGraph は会話全体を LLM に送信します。はじめに、1 人のユーザー向けに config パラメータはすでに設定されています。

config = {"configurable": {"thread_id": "1"}}

Instruktioner

100 XP
  • 各ターンでは、まず queries リストからユーザーの query を出力します。
  • app.stream() を使って msg と metadata を反復処理し、config とともに、HumanMessage の content に query を渡し、msg.content の値を連結します。
  • チャットボットの応答を取り出すために、HumanMessage とラベル付けされた msg を除外して msg.content を出力し、次のクエリの前に新しい行を追加します。