ถามคำถามเกี่ยวกับประวัติการสนทนา
เมื่อใช้ ReAct agent พื้นฐานใน LangChain คุณสามารถถามคำถามติดตามได้โดยการเก็บประวัติการสนทนาของ agent ไว้ เนื่องจาก LLM มีสิทธิ์เข้าถึงข้อความทั้งหมดก่อนหน้า จึงสามารถถามคำถามใหม่และให้ agent ใช้บริบทข้อความทั้งหมดในการตอบได้
ในแบบฝึกหัดนี้ จะถามคำถามติดตามเกี่ยวกับด้านของสามเหลี่ยมรูปอื่น
โมดูลที่จำเป็นสำหรับ HumanMessage และ AIMessage ได้รับการนำเข้าไว้ให้แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การออกแบบระบบ Agentic ด้วย LangChain
คำแนะนำการฝึกหัด
- กำหนดคำถามในรูปแบบภาษาธรรมชาติให้กับ
new_query - เรียกใช้ออบเจกต์
appโดยส่งข้อความทั้งหมด ได้แก่message_historyและnew_query - ใช้ list comprehension เพื่อดึงข้อความจาก
response["messages"]ที่มีป้ายกำกับเป็นHumanMessageหรือAIMessage - ส่งคำถามใหม่เป็น input และแสดงผลข้อความที่ดึงมาโดยส่งคลาสของข้อความไปที่
"agent_output"
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
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 ____]
})