ÎncepețiÎncepe gratuit

Configurează rezultatele pentru mai multe unelte

Graful chatbot-ului tău este gata de utilizare! Acum poți testa cum funcționează chatbot-ul cu diferite interogări care necesită unelte diferite. Pentru a gestiona mesajele chatbot-ului, modulele de mai jos au fost deja importate, iar parametrii config ai chatbot-ului au fost setați pentru o sesiune.

from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage

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

Acest exercițiu face parte din cursul

Proiectarea sistemelor agentice cu LangChain

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Creează un dicționar de mesaje inputs cu interogarea query a utilizatorului ca content pentru HumanMessage.
  • Transmite în flux msg și metadata din chatbot-ul app iterând peste rezultate folosind metoda .stream(), care încorporează inputs și config.
  • Verifică dacă fiecare msg are content și nu este un HumanMessage, apoi afișează content-ul acestuia cu flush setat la True pentru afișarea imediată a rezultatelor.
  • Testează chatbot-ul folosind multi_tool_output() cu interogări ce necesită unelte diferite.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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?")
Editează și rulează codul