ÎncepețiÎncepe gratuit

Pune întrebări despre istoricul conversației

Cu un agent ReAct de bază în LangChain, poți pune întrebări de urmărire păstrând istoricul conversației agentului. Deoarece LLM-ul are acces la toate mesajele anterioare, poți adresa întrebări noi, iar agentul poate folosi întregul context al conversației pentru a răspunde.

Vei pune acum o întrebare de urmărire despre laturile unui alt triunghi.

Pentru a putea folosi funcționalitățile HumanMessage și AIMessage, următoarele module au fost deja importate: HumanMessage, AIMessage.

Acest exercițiu face parte din cursul

Proiectarea sistemelor agentice cu LangChain

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Atribuie întrebarea în limbaj natural variabilei new_query.
  • Invocă obiectul app, transmițând toate mesajele, inclusiv message_history și new_query.
  • Folosește o înțelegere de listă pentru a extrage mesajele din response["messages"] etichetate cu HumanMessage sau AIMessage.
  • Transmite noua interogare ca intrare și afișează mesajele extrase, pasând clasele de mesaje către "agent_output".

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

message_history = response["messages"]
____ = "What about one with sides 12 and 14?"

# Invoke the app with the full message history
response = app.____({"messages": ____ + [("human", ____)]})

# Extract the human and AI messages from the result
filtered_messages = [msg for msg in ____["____"] if isinstance(msg, (____, ____)) and msg.content.strip()]

# Pass the new query as input and print the final outputs
print({
    "user_input": ____,
    "agent_output": [f"{msg.____.____}: {msg.content}" for msg in ____]
})
Editează și rulează codul