ReAct agents
ได้เวลาลองสร้าง ReAct agent ของตัวเองแล้ว! ทบทวนกันก่อนว่า ReAct ย่อมาจาก Reason and Act ซึ่งอธิบายวิธีที่เอเจนต์ใช้ในการตัดสินใจ ในแบบฝึกหัดนี้ จะโหลดเครื่องมือ wikipedia ที่มีอยู่ในตัวเพื่อดึงข้อมูลจาก Wikipedia มาใช้ร่วมกับ LLM โดย llm ถูกกำหนดไว้ให้แล้ว และใช้โมเดล gpt-4o-mini ของ OpenAI
หมายเหตุ: เครื่องมือ wikipedia ต้องติดตั้งไลบรารี wikipedia ของ Python เป็น dependency ซึ่งได้ดำเนินการไว้ให้แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การพัฒนาแอปพลิเคชัน LLM ด้วย LangChain
คำแนะนำการฝึกหัด
- โหลดเครื่องมือ
"wikipedia"โดยใช้ฟังก์ชันload_tools() - กำหนด ReAct agent โดยใช้
create_react_agent()พร้อมส่งllmและรายการเครื่องมือที่ต้องการใช้ - รันเอเจนต์ด้วย input ที่กำหนด แล้วพิมพ์เนื้อหาจากข้อความสุดท้ายใน
response
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Define the tools
tools = load_tools(["____"])
# Define the agent
agent = create_react_agent(____, ____)
# Invoke the agent
response = agent.____({"messages": [("human", "How many people live in New York City?")]})
print(response['messages'][-1].____)