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会話にグラフのメモリを使う

チャットボットにメモリを持たせたので、後続の質問に対する応答をストリームできます。チャットボットはメモリに保存された会話全体にアクセスできるため、後続の質問に追加のコンテキストは不要です。質問はすでに用意されています。

この演習はコースの一部です

LangChainで設計するエージェント型システム

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演習の手順

  • "configurable" を含み、"thread_id" を "single_session_memory" に設定した config 辞書を作成します。
  • 各グラフの event をループし、graph に対して .stream() メソッドを適用します。引数には、"messages" に "user" ラベル付きの user_input を含めた辞書と、config 辞書を渡します。
  • event.values() を value でループし、value に "messages" が存在して空でなければ、"Agent:" に続けて "messages" を出力します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Set up a streaming function for a single user
def stream_memory_responses(user_input: str):
    ____ = {"____": {"____": "____"}}
    
    # Stream the events in the graph
    for ____ in graph.____({"messages": [("user", ____)]}, ____):
        
        # Return the agent's last response
        for ____ in event.____():
            if "messages" in ____ and value["____"]:
                print("Agent:", value["messages"])

stream_memory_responses("Tell me about the Eiffel Tower.")
stream_memory_responses("Who built it?")
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