BaşlayınÜcretsiz başlayın

Birden çok araç için çıktıları yapılandır

Sohbetbotunun grafiği hazır! Şimdi farklı araçlar gerektirmesi beklenen farklı sorgularla sohbetbotunun nasıl çalıştığını test edebilirsin. Sohbetbotunun iletilerini yönetmek için aşağıdaki modüller önceden içe aktarıldı ve sohbetbotunun config parametreleri tek bir oturum için ayarlandı.

from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage

config = {"configurable": {"thread_id": "1"}}

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

LangChain ile Aracı Sistemler Tasarlama

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Kullanıcının query değerini content olarak içeren ve HumanMessage için kullanılacak bir inputs ileti sözlüğü oluştur.
  • inputs ve config değerlerini dahil ederek sonuçlar üzerinde .stream() yöntemiyle yineleyip sohbetbotu app'inden msg ve metadata akışı yap.
  • Her bir msg için content var mı ve bir HumanMessage değil mi kontrol et; ardından çıktının anında yazdırılması için flush değerini True yaparak content'ini yazdır.
  • Farklı araçlar gerektiren sorgularla multi_tool_output() kullanarak sohbetbotunu test et.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Create input message with the user's query
def multi_tool_output(____):
    inputs = {"messages": [____(____=____)]}
    
    # Stream messages and metadata from the chatbot application
    for ____, ____ in app.____(____, ____, stream_mode="messages"):
        
        # Check if the message has content and is not from a human
        if ____.____ and not isinstance(____, ____):
            print(____.____, end="", flush=____)    
    print("\n")

# Call the chatbot with different tools
____("Is `may a moody baby doom a yam` a palindrome?")
____("What happened on 20th July, 1969?")
Kodu Düzenle ve Çalıştır