Componentele agenților LangChain

Care sunt componentele-cheie ale unui agent LangChain?

Acest exercițiu face parte din cursul

Proiectarea sistemelor agentice cu LangChain

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Transformă teoria în practică cu unul dintre exercițiile noastre interactive

Începe exercițiul

Acest exercițiu face parte din cursul

Proiectarea sistemelor agentice cu LangChain

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

2063 reviews

Începe cursul gratuit

Construiește sisteme agentice inteligente! Descoperă componentele-cheie ale agenților LangChain, inclusiv modul în care prompturile, modelele de limbaj de mari dimensiuni (LLM) și instrumentele colaborează pentru raționament și acțiune. Vei configura un agent cu API-ul OpenAI, vei defini instrumente personalizate și vei rezolva sarcini reale, cum ar fi calcule matematice. În plus, vei explora modul în care LangChain organizează datele folosind grafuri, noduri și muchii.

Exercise 1: Agenți în LangChain Exercise 2: Crearea unui agent ReAct Exercise 3: Componentele agenților LangChain

Exercițiul curent

Exercise 4: Crearea de instrumente personalizate Exercise 5: Creează un instrument pentru calcule matematice Exercise 6: Integrarea instrumentelor personalizate și a interogărilor Exercise 7: Conversație cu un agent ReAct Exercise 8: Configurarea conversației Exercise 9: Pune întrebări despre istoricul conversației

Construiește chatboți dinamici, augmentați cu instrumente, folosind LangChain și LangGraph! Vei explora cum să creezi un chatbot care se adaptează în funcție de inputul utilizatorului, definind stări și integrând API-uri externe pentru preluarea informațiilor în timp real. Vei conecta aceste componente într-o structură de graf responsivă, care permite tranziții fluide între conversație și răspunsuri asistate de instrumente. La final, vei dispune de un framework vizual pentru chatbot, cu raționament îmbunătățit și fluxuri de lucru cu mai mulți pași.

Exercise 1: Crearea grafurilor pentru chatboți Exercise 2: Graful și stările agentului Exercise 3: Adăugarea nodurilor și a muchiilor Exercise 4: Generarea răspunsurilor chatbot-ului Exercise 5: Întrebări și răspunsuri Exercise 6: Generează o diagramă a grafului Exercise 7: Adăugarea instrumentelor externe la un chatbot Exercise 8: Construiește un instrument Wikipedia Exercise 9: Adaugă un instrument într-un graf Exercise 10: Adăugarea memoriei și a conversației Exercise 11: Vizualizează graful și returnează rezultatele instrumentelor Exercise 12: Adăugarea memoriei în graf Exercise 13: Utilizarea memoriei grafului pentru conversație

Extinde-ți chatbotul cu instrumente dinamice și memorie! Definește și integrează mai multe instrumente în fluxuri de lucru flexibile, construiește funcții pentru apelarea dinamică a instrumentelor și configurează chatbotul pentru a gestiona mai multe instrumente simultan. Organizează memoria și rezultatele pentru a permite conversații multi-turn, cu schimburi intercalate. La final, vei fi creat un chatbot sofisticat, capabil de interacțiuni complexe.

Exercise 1: Definirea mai multor instrumente Exercise 2: Creează un instrument care apelează LLM-ul Exercise 3: Creează un instrument cu cod Python Exercise 4: Legarea mai multor instrumente Exercise 5: Definirea nodurilor și muchiilor pentru apeluri de funcții flexibile Exercise 6: Definește o funcție care oprește chatbot-ul Exercise 7: Creează o funcție pentru a returna un răspuns LLM Exercise 8: Creează fluxul de lucru al grafului pentru mai multe unelte Exercise 9: Organizează rezultatele chatbot-ului cu memorie Exercise 10: Configurează rezultatele pentru mai multe unelte Exercise 11: Activează conversația cu mai multe rânduri folosind memoria Exercise 12: Felicitări!