ПочатиПочніть безкоштовно

Налаштуйте результати для кількох інструментів

Граф вашого чатбота готовий! Тепер ви можете протестувати, як чатбот працює з різними запитами, для яких потрібні різні інструменти. Щоб керувати повідомленнями чатбота, потрібні модулі вже імпортовано, а параметри config вашого чатбота налаштовано для однієї сесії. 

from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage

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

Ця вправа є частиною курсу

Проєктування агентних систем з LangChain

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Створіть словник повідомлення inputs із query користувача як content для HumanMessage.
  • Передавайте потоком msg і metadata з чатбота app, ітеруючись по результатах за допомогою методу .stream() з використанням inputs і config.
  • Перевіряйте, чи має кожне msg поле content і чи не є воно HumanMessage, тоді виведіть його content, встановивши flush у True для миттєвого друку виводу.
  • Протестуйте чатбот за допомогою multi_tool_output() на запитах, що потребують різних інструментів.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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?")
Редагувати та запускати код