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Estados do gráfico e do agente

Você foi encarregado de criar um chatbot básico que possa responder a perguntas em um aplicativo educacional para o ensino médio. A escola gostaria que você usasse uma versão do ChatGPT da OpenAI como seu LLM. Você decidiu que pode gerenciar essa tarefa com eficiência usando o LangGraph para criar um agente de chatbot usando nós. Primeiro, você definirá um agente State() para armazenar os dados do agente e configurará um objeto StateGraph() para gerenciar o fluxo de trabalho do agente.

Os módulos necessários já foram importados para este exercício e para os que virão a seguir:

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

Este exercício faz parte do curso

Projetando sistemas agênticos com LangChain

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Instruções do exercício

  • Configure o llm usando ChatOpenAI() e o modelo "gpt-4o-mini".
  • Defina a classe State usando TypedDict para gerenciar os dados do chatbot.
  • Especifique messages como um Annotated list usando add_messages.
  • Inicialize uma instância do StateGraph com State para estruturar o fluxo de trabalho do chatbot.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Define the llm
llm = ____(model="____", api_key="OPENAI_API_KEY")

# Define the State
class State(____):
    
    # Define messages with metadata
    messages: ____[____, ____]

# Initialize StateGraph
graph_builder = ____(____)
Editar e executar o código