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  3. LangChain으로 에이전트형 시스템 설계하기
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Exercise

그래프와 에이전트 상태

여러분은 고등학교 교육 앱에서 질문에 답하는 기본 챗봇을 만들도록 의뢰받았어요. 학교 측은 LLM으로 OpenAI의 ChatGPT 버전을 사용하길 원합니다. 여러분은 LangGraph를 사용해 노드 기반의 챗봇 에이전트를 구축하면 이 작업을 효율적으로 관리할 수 있다고 판단했어요. 먼저, 에이전트의 데이터를 저장할 에이전트 State()를 정의하고, 에이전트의 워크플로를 관리할 StateGraph() 객체를 설정하겠습니다.

이 연습 문제와 이어지는 문제에서 필요한 모듈은 이미 가져와 두었습니다:

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

Instrukcje

100 XP
  • ChatOpenAI()와 모델 "gpt-4o-mini"를 사용해 llm을 설정하세요.
  • 챗봇의 데이터를 관리하기 위해 TypedDict를 사용해 State 클래스를 정의하세요.
  • add_messages를 사용해 messages를 Annotated list로 지정하세요.
  • 챗봇의 워크플로 구조를 만들기 위해 State로 StateGraph 인스턴스를 초기화하세요.