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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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演習

グラフとエージェントの状態

あなたは高校向け学習アプリ内で質問に答える基本的なチャットボットの作成を依頼されています。学校側は、LLM として OpenAI の ChatGPT のバージョンを使ってほしいと考えています。あなたは、LangGraph を使ってノードで構成されたチャットボットエージェントを作れば、このタスクを効率的に管理できると判断しました。まず、エージェントのデータを保存するための State() を定義し、エージェントのワークフローを管理する StateGraph() オブジェクトを設定します。

この演習と、続く演習で必要なモジュールはすでにインポート済みです。

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

指示

100 XP
  • ChatOpenAI() とモデル "gpt-4o-mini" を使って llm をセットアップします。
  • チャットボットのデータを管理するため、TypedDict を使って State クラスを定義します。
  • add_messages を用いて、messages を Annotated な list として指定します。
  • チャットボットのワークフローを構造化するため、State を使って StateGraph インスタンスを初期化します。