Trạng thái của graph và agent
Bạn được thuê để tạo một chatbot cơ bản có thể trả lời câu hỏi trong một ứng dụng giáo dục cấp trung học. Trường học muốn bạn dùng một phiên bản ChatGPT từ OpenAI làm LLM. Bạn quyết định có thể quản lý tác vụ này hiệu quả bằng LangGraph để xây dựng một agent chatbot dùng các node. Trước tiên, bạn sẽ định nghĩa một State() cho agent để lưu dữ liệu của agent và thiết lập một đối tượng StateGraph() để quản lý luồng công việc của agent.
Các mô-đun cần thiết đã được nhập sẵn cho bài tập này và các bài tiếp theo:
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
Bài tập này là một phần của khóa học
Thiết kế Hệ thống Agentic với LangChain
Hướng dẫn bài tập
- Thiết lập
llmbằngChatOpenAI()với mô hình"gpt-4o-mini". - Định nghĩa lớp
StatebằngTypedDictđể quản lý dữ liệu của chatbot. - Chỉ định
messageslà mộtlistdạngAnnotatedsử dụngadd_messages. - Khởi tạo một thể hiện
StateGraphvớiStateđể cấu trúc luồng công việc của chatbot.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Define the llm
llm = ____(model="____", api_key="OPENAI_API_KEY")
# Define the State
class State(____):
# Define messages with metadata
messages: ____[____, ____]
# Initialize StateGraph
graph_builder = ____(____)