НачатьНачать бесплатно

Использование памяти графа в разговоре

Теперь, когда у вашего чат-бота есть доступ к памяти, вы можете транслировать его ответы на уточняющие вопросы. Обратите внимание: для уточняющих вопросов не потребуется дополнительный контекст — чат-бот может обращаться к полной истории разговора, сохранённой в памяти. Вопросы уже подготовлены для вас.

Это упражнение является частью курса

Проектирование агентных систем с LangChain

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Создайте словарь config с ключом "configurable", содержащим "thread_id" со значением "single_session_memory".
  • Переберите события event графа, применив метод .stream() к объекту graph и передав словарь с ключом "messages", который содержит user_input с меткой "user", а также словарь config.
  • Переберите event.values() с использованием переменной value и выведите "Agent:", а затем значение "messages", если оно существует в value и не является пустым.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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?")
Редактировать и запускать код