ComeçarComece gratuitamente

Configurar saídas para várias ferramentas

O gráfico do seu chatbot está pronto para ser usado! Agora você pode testar como o chatbot funciona com diferentes consultas que devem exigir diferentes ferramentas. Para gerenciar as mensagens do seu chatbot, os módulos a seguir já foram importados e os parâmetros config do seu chatbot foram definidos para uma sessão. 

from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage

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

Este exercício faz parte do curso

Projetando sistemas agênticos com LangChain

Ver Curso

Instruções de exercício

  • Crie um dicionário de mensagens inputs com o query do usuário como content para HumanMessage.
  • Transmita msg e metadata do chatbot app iterando sobre os resultados usando o método .stream() incorporando inputs e config.
  • Verifique se cada msg tem content e não é um HumanMessage e, em seguida, imprima seu content com flush definido como True para impressão imediata da saída.
  • Teste o chatbot usando multi_tool_output() com consultas que exigem ferramentas diferentes.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.

# 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?")
Editar e executar código