ÎncepețiÎncepe gratuit

Utilizarea memoriei grafului pentru conversație

Acum că robotul tău conversațional are acces la memorie, poți transmite în flux răspunsurile sale la întrebările de urmărire. Rețineți că întrebările de urmărire nu necesită context suplimentar, deoarece robotul poate accesa întreaga conversație stocată în memorie. Întrebările au fost deja configurate pentru tine.

Acest exercițiu face parte din cursul

Proiectarea sistemelor agentice cu LangChain

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Creează un dicționar config cu "configurable", conținând "thread_id" setat la "single_session_memory".
  • Parcurge fiecare eveniment event din graf, aplicând metoda .stream() pe graph, transmițând un dicționar cu "messages" ce conține user_input etichetat ca "user" și dicționarul config.
  • Parcurge event.values() folosind value și afișează "Agent:" urmat de "messages", dacă aceasta există în value și nu este goală.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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?")
Editează și rulează codul