ÎncepețiÎncepe gratuit

Graful și stările agentului

Ai fost solicitat să creezi un chatbot de bază care să poată răspunde la întrebări în cadrul unei aplicații educaționale pentru liceu. Școala dorește să folosești o versiune de ChatGPT de la OpenAI ca model de limbaj. Ai decis că poți gestiona eficient această sarcină cu ajutorul LangGraph, construind un agent chatbot bazat pe noduri. Mai întâi, vei defini un State() al agentului pentru a stoca datele acestuia și vei configura un obiect StateGraph() pentru a gestiona fluxul de lucru al agentului.

Modulele necesare au fost deja importate pentru acest exercițiu și pentru cele care urmează:

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

Acest exercițiu face parte din cursul

Proiectarea sistemelor agentice cu LangChain

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Configurează llm folosind ChatOpenAI() și modelul "gpt-4o-mini".
  • Definește clasa State folosind TypedDict pentru a gestiona datele chatbotului.
  • Specifică messages ca o list de tip Annotated, folosind add_messages.
  • Inițializează o instanță StateGraph cu State pentru a structura fluxul de lucru al chatbotului.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

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

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

# Initialize StateGraph
graph_builder = ____(____)
Editează și rulează codul