ПочатиПочніть безкоштовно

Використання пам'яті графа для розмови

Тепер, коли ваш чатбот має доступ до пам'яті, ви можете стримити його відповіді на уточнювальні запитання. Зверніть увагу: для ваших подальших запитань додатковий контекст не потрібен, адже чатбот має доступ до всієї розмови, збереженої в його пам'яті. Запитання вже підготовлено для вас.

Ця вправа є частиною курсу

Проєктування агентних систем з LangChain

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Створіть словник config із ключем "configurable", де "thread_id" дорівнює "single_session_memory".
  • Пройдіться циклом по кожній події графа event, застосувавши метод .stream() до graph і передавши словник, у якому "messages" містить user_input, позначений як "user", а також словник config.
  • Ітеруйтеся по event.values() за допомогою value і виведіть "Agent:", а далі "messages", якщо цей ключ існує у value і не порожній.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Set up a streaming function for a single user
def stream_memory_responses(user_input: str):
    ____ = {"____": {"____": "____"}}
    
    # Stream the events in the graph
    for ____ in graph.____({"messages": [("user", ____)]}, ____):
        
        # Return the agent's last response
        for ____ in event.____():
            if "messages" in ____ and value["____"]:
                print("Agent:", value["messages"])

stream_memory_responses("Tell me about the Eiffel Tower.")
stream_memory_responses("Who built it?")
Редагувати та запускати код