Langgraph React -Funktion Aufruf - Analytics Vidhya

Das Langgraph React-Funktionsmuster: Ein leistungsstarkes Framework für interaktive Sprachmodelle

Dieser Framework integriert nahtlos verschiedene Tools - Forschungsmotoren, Taschenrechner, APIs - mit einem ausgefeilten Sprachmodell, wodurch ein dynamischeres und reaktionsfähigeres System erstellt wird. Aufbauend auf der Methode der Argumentation Acting (React) ermöglicht es dem Modell nicht nur durch Abfragen, sondern auch proaktiv Aktionen, wie z. B. den Zugriff auf externe Tools für Daten oder Berechnungen.

Wichtige Lernziele:

• Beherrschen des React -Ansatzes: Verstehen und erklären Sie die Kernprinzipien der Argumentation (React) und seine Rolle bei der Verbesserung der Sprachmodellfunktionen.
• Expertise für Tool -Integration: Erhalten Sie praktische Fähigkeiten bei der Integration externer Tools (APIs, Taschenrechner usw.) in Sprachmodelle, wodurch dynamische Antworten auf Benutzeranfragen aktiviert werden.
• Graph-basierte Workflow-Design: Lernen Sie, grafische Workflows zu entwerfen und zu verwalten, die die Benutzerinteraktionen zwischen Argumentation und Werkzeugnutzung effizient direkt leiten.
• Benutzerdefinierte Toolentwicklung: Entwickeln und integrieren Sie benutzerdefinierte Tools, um die Funktionalität des Sprachmodells zu erweitern und maßgeschneiderte Lösungen für bestimmte Benutzeranforderungen bereitzustellen.
• Bewertung der Benutzererfahrung: Bewerten Sie die Auswirkungen des Langgraph React-Funktionsmusters auf die Benutzererfahrung und konzentrieren Sie sich darauf, wie Echtzeitdaten und intelligentes Denken das Engagement und die Zufriedenheit verbessern.

Dieser Artikel ist Teil des Datenwissenschaftsblogathons.

Inhaltsverzeichnis:

• Lernziele
• Verständnis von Reaktionen auf Anforderungen
• Werkzeugverbrauchsstruktur
• Implementierung des Langgraph React-Funktionsmusters
  • Umgebungsaufbau
  • Werkzeuge definieren
  • Verbindungswerkzeuge mit dem LLM anschließen
  • Definieren Sie den Vernunft
  • Knotenimplementierung
  • Erstellen des Graph -Workflows
  • Workflow -Nutzung
• Erstellen eines benutzerdefinierten Aktienkurs -Tools
  • Schritt 1: Installation von yfinance
  • Schritt 2: Bibliotheken importieren
  • Schritt 3: Testen des benutzerdefinierten Tools
  • Schritt 4: Aktualisierung der Reasoner -Funktion
  • Schritt 5: Ändern der Tools -Liste
• Implementierung eines graphbasierten Workflows für Arithmetik- und Aktienabfragen
  • Schritt 1: Definieren des Grafikzustands
  • Schritt 2: Erstellen des Statusdiagramms
  • Schritt 3: Hinzufügen von Grafikkanten
  • Schritt 4: Visualisieren des Diagramms
  • Schritt 5: Ausführen von Fragen
• Abschluss
  • Key Takeaways
• Häufig gestellte Fragen

Verständnis von Reaktionen auf Anforderungen:

Die traditionelle Reaktionsaufforderung für den Assistenten legt diesen Rahmen fest:

• Assistentenfunktion: Der Assistent ist definiert als ein leistungsstarkes, anpassungsfähiges Sprachmodell, das verschiedene Aufgaben ermöglicht, einschließlich der Erzeugung von menschlichem Text, den Diskussionen und der Bereitstellung von Erkenntnissen aus riesigen Textdaten.
• Werkzeugzugriff: Der Assistent wird Zugriff auf verschiedene Tools gewährt:
  • Wikipedia -Suche: Daten aus Wikipedia abrufen.
  • Websuche: für allgemeine Online -Suche.
  • Rechner: Für arithmetische Operationen.
  • Wetter API: Für den Zugriff auf Wetterinformationen. Diese Tools erweitern die Funktionen des Assistenten über die Textgenerierung hinaus um das Abrufen von Daten in Echtzeit und die Problemlösung.

Werkzeugverbrauchsstruktur:

Das React -Muster verwendet ein strukturiertes Format für die Werkzeuginteraktion:

 <code>Thought: Do I need to use a tool? Yes<br> Action: [tool name]<br> Action Input: [input to the tool]<br> Observation: [result from the tool]</code>

Zum Beispiel für die Frage "Was ist das Wetter in London?"

 <code>Thought: Do I need to use a tool? Yes<br> Action: weather_api<br> Action Input: London<br> Observation: 15°C, cloudy</code>

Die endgültige Antwort wäre dann:

 <code>Final Answer: The weather in London is 15°C and cloudy.</code>

(In den verbleibenden Abschnitten, in denen die Implementierung, die Hinzufügung von Tools und der grafische Workflow beschrieben werden, folgen einer ähnlichen Struktur der Reformierung und Kondensation, wodurch die ursprüngliche Bedeutung und die Bildplatzierung beibehalten werden.)

Abschluss:

Das Langgraph React-Funktionsmuster bietet einen robusten Rahmen für die Integration von Tools mit Sprachmodellen und verbessert ihre Interaktivität und Reaktionsfähigkeit erheblich. Die Kombination von Argumentation und Aktion ermöglicht eine intelligente Abfrageverarbeitung und die Ausführung von Aktionen wie Echtzeitdatenabruf und Berechnungen. Dieser strukturierte Ansatz ermöglicht den effizienten Werkzeugverbrauch, sodass der Assistent eine breite Palette komplexer Anfragen verarbeiten kann. Das Ergebnis ist ein leistungsstärkerer und vielseitigerer intelligenter Assistent.

(Der wichtigste Abschnitt zum Imbiss und der FAQs wäre ebenfalls umformuliert und kondensiert.)

Denken Sie daran, die plattenden Platzhalter durch die tatsächlichen Codeausschnitte und Bilder aus der ursprünglichen Eingabe zu ersetzen. Die Bild -URLs sollten unverändert bleiben.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLanggraph React -Funktion Aufruf - Analytics Vidhya. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!