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여러 도구에 맞게 결과물 설정하기

이제 챗봇의 그래프가 준비되었어요! 서로 다른 도구가 필요할 다양한 질의로 챗봇이 어떻게 동작하는지 시험해 보세요. 챗봇의 메시지를 관리하기 위해 다음 모듈이 이미 임포트되어 있고, 한 세션용 config 매개변수도 설정되어 있어요.

from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage

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

이 연습은 강의의 일부입니다

LangChain으로 에이전트형 시스템 설계하기

강의 보기

연습 안내

  • 사용자의 query를 HumanMessage의 content로 넣어 inputs 메시지 딕셔너리를 만드세요.
  • .stream() 메서드를 사용해 inputs와 config를 포함하여 결과를 반복(iterate)하면서 챗봇 app에서 msg와 metadata를 스트리밍하세요.
  • 각 msg에 content가 있고 HumanMessage가 아니라면, 즉시 출력되도록 flush를 True로 설정해 그 content를 출력하세요.
  • 서로 다른 도구가 필요한 질의로 multi_tool_output()을 사용해 챗봇을 테스트하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Create input message with the user's query
def multi_tool_output(____):
    inputs = {"messages": [____(____=____)]}
    
    # Stream messages and metadata from the chatbot application
    for ____, ____ in app.____(____, ____, stream_mode="messages"):
        
        # Check if the message has content and is not from a human
        if ____.____ and not isinstance(____, ____):
            print(____.____, end="", flush=____)    
    print("\n")

# Call the chatbot with different tools
____("Is `may a moody baby doom a yam` a palindrome?")
____("What happened on 20th July, 1969?")
코드 편집 및 실행