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カスタムツールとクエリの統合

屋根の長さを計算するためのカスタム数学ツールが用意できました。エージェント型ワークフローに統合するには、ユーザーの自然言語による質問を文字列として受け取る query という変数を作成します。ツールはすでに hypotenuse_length として、また model も読み込まれています。

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

  • tools というリスト変数を作成し、リスト内にツール hypotenuse_length を含めます。
  • 自然言語の文字列として質問を受け取る query という変数を作成します。
  • create_react_agent() 関数を使って、model と tools を渡し、エージェントを作成します。
  • エージェント app を起動し、"human" としてラベル付けした query を渡してから、エージェントの response を保存して出力します。

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。

# Create a list variable and pass in your tool
____ = [____]

# Create a query using natural language
____ = "What is the hypotenuse length of a triangle with side lengths of 10 and 12?"

# Pass in the hypotenuse length tool and create the agent
app = ____(____, ____)

# Invoke the agent and print the response
response = ____.____({"messages": [("____", ____)]})
print(____['messages'][-1].content)
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