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图与代理状态

您受委托为一款高中教育应用创建一个基础聊天机器人，用于回答问题。学校希望您使用 OpenAI 提供的 ChatGPT 版本作为其 LLM。您决定使用 LangGraph 通过节点构建一个聊天代理，这样可以更高效地管理这项任务。首先，您将定义一个代理的 State() 用于存储代理数据，并设置一个 StateGraph() 对象来管理代理的工作流。

本练习及后续练习所需的模块已为您导入：

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

本练习是课程的一部分

使用 LangChain 设计 Agentic 系统

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练习说明

  • 使用 ChatOpenAI() 和模型 "gpt-4o-mini" 来设置 llm。
  • 使用 TypedDict 定义 State 类，以管理聊天机器人的数据。
  • 使用 add_messages 将 messages 指定为 Annotated 的 list。
  • 使用 State 初始化一个 StateGraph 实例，用于构建聊天机器人的工作流。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

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

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

# Initialize StateGraph
graph_builder = ____(____)
编辑并运行代码