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在對話中使用圖形的記憶體

現在你的聊天機器人已能使用記憶體，你可以將它對追問的回應以串流方式輸出。請注意，你的追問不需要額外脈絡，因為機器人可以從記憶體中存放的完整對話取得所需資訊。題目已經幫你設定好問題內容。

本練習屬於課程

Designing Agentic Systems with LangChain

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練習說明

  • 建立一個 config 字典，內含 "configurable"，並將其中的 "thread_id" 設為 "single_session_memory"。
  • 迭代每個圖形 event，對 graph 呼叫 .stream() 方法，傳入一個字典："messages" 中放入標記為 "user" 的 user_input，同時傳入 config 字典。
  • 以 value 迭代 event.values()，若 value 中存在且不為空的 "messages"，就印出 "Agent:"，接著印出該 "messages"。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

# 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?")
編輯並執行程式碼