BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Birden fazla araç için grafik iş akışını oluştur

Sohbet botu grafiğini oluşturmak için yapı taşların artık hazır! Tüm düğümlerini, aralarındaki bağlantıları yönetmek için kenarlar kullanarak tek bir iş akışında birleştireceksin. Başlamak için, sohbet botunun mesaj güncellemelerini izlemek üzere MessagesState ve StateGraph() ile grafik iş akışın senin için ayarlandı. Grafiğini bir LangGraph diyagramı olarak görselleştirmek için display() fonksiyonu da kuruldu ve MemorySaver içe aktarıldı.

from langgraph.graph import StateGraph
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver

workflow = StateGraph(MessagesState)

Bu egzersiz

LangChain ile Aracı Sistemler Tasarlama

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • call_model'ı "chatbot" etiketiyle bir düğüm olarak ekle ve tool_node'u "tools" etiketiyle ekle.
  • START düğümünü "chatbot" düğümüne bağlayan bir kenar tanımla.
  • "chatbot" düğümünden should_continue kullanarak "tools" ve END düğümlerine koşullu kenarlar ekle, ardından "tools" düğümünü tekrar "chatbot" düğümüne bağla.
  • Bir MemorySaver() örneği oluştur ve iş akışını bellek checkpointer ile bir uygulamaya derle.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Add nodes for chatbot and tools
workflow.add_node("____", ____)
workflow.add_node("____", ____)

# Define an edge connecting START to the chatbot
workflow.add_edge(____, "____")

# Define conditional edges and route "tools" back to "chatbot"
workflow.add_conditional_edges("____", ____, ["____", ____])
workflow.add_edge("____", "____")

# Set up memory and compile the workflow
memory = ____()
app = workflow.____(checkpointer=____)

try:
    display(Image(graph.get_graph().draw_mermaid_png()))

except Exception:
    print("Plot generation failed... falling back to cached asset.")
    display_fallback()
Kodu Düzenle ve Çalıştır