BaşlayınÜcretsiz başlayın

Graf ve ajan durumları

Bir lise eğitim uygulamasında soruları yanıtlayabilecek basit bir sohbet robotu oluşturman için görevlendirildin. Okul, LLM olarak OpenAI'dan bir ChatGPT sürümü kullanmanı istiyor. Bu işi düğümler kullanarak bir sohbet robotu ajanı inşa etmek için LangGraph ile verimli şekilde yönetebileceğini düşündün. İlk olarak, ajanın verilerini saklamak için bir State() tanımlayacak ve ajanın iş akışını yönetmek için bir StateGraph() nesnesi kuracaksın.

Gerekli modüller bu egzersiz ve devamındaki adımlar için zaten içe aktarıldı:

from langchain_openai import ChatOpenAI
from typing import Annotated
from typing_extensions import TypedDict
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from langgraph.graph.message import add_messages

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

LangChain ile Aracı Sistemler Tasarlama

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • llm'i ChatOpenAI() ve model "gpt-4o-mini" ile ayarla.
  • Sohbet robotunun verilerini yönetmek için TypedDict kullanarak State sınıfını tanımla.
  • messages'ı add_messages kullanarak Annotated bir list olarak belirt.
  • Sohbet robotunun iş akışını yapılandırmak için State ile bir StateGraph örneği başlat.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Define the llm
llm = ____(model="____", api_key="OPENAI_API_KEY")

# Define the State
class State(____):
    
    # Define messages with metadata
    messages: ____[____, ____]

# Initialize StateGraph
graph_builder = ____(____)
Kodu Düzenle ve Çalıştır