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대화를 위한 그래프 메모리 사용하기

이제 챗봇이 메모리에 접근할 수 있으므로, 후속 질문에 대한 응답을 스트리밍할 수 있어요. 챗봇이 메모리에 저장된 전체 대화에 접근할 수 있으므로, 후속 질문에는 추가 컨텍스트가 필요하지 않다는 점에 유의하세요. 질문은 이미 준비되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

LangChain으로 에이전트형 시스템 설계하기

강의 보기

연습 안내

  • "configurable"를 포함하고 "thread_id"가 "single_session_memory"로 설정된 config 딕셔너리를 만드세요.
  • 각 그래프 event를 순회하며, graph에 .stream() 메서드를 적용하세요. 이때 "messages"에 "user"로 라벨링된 user_input과 config 딕셔너리를 담은 딕셔너리를 전달하세요.
  • event.values()를 value로 순회하며, value에 "messages"가 존재하고 비어 있지 않다면 "Agent:" 뒤에 이어서 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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?")
코드 편집 및 실행