Langgraph React Fonction Calling - Analytics vidhya

Le modèle de fonction de fonction de Langgraph React: un cadre puissant pour les modèles de langage interactif

Ce cadre intègre de manière transparente divers outils: moteurs de recherche, calculatrices, API - avec un modèle de langage sophistiqué, créant un système plus dynamique et réactif. S'appuyant sur la méthode d'acteur du raisonnement (REACT), il permet au modèle non seulement de raisonner par des requêtes mais aussi de prendre des mesures de manière proactive, telles que l'accès à des outils externes pour les données ou les calculs.

Objectifs d'apprentissage clés:

• Maîtriser l'approche React: Comprendre et expliquer les principes fondamentaux du raisonnement d'action (REACT) et son rôle dans l'amélioration des capacités du modèle de langage.
• Expertise d'intégration des outils: acquérir des compétences pratiques pour intégrer les outils externes (API, calculatrices, etc.) dans les modèles de langage, permettant des réponses dynamiques aux demandes des utilisateurs.
• Conception de workflow basée sur des graphiques: Apprenez à concevoir et à gérer des workflows basés sur des graphiques qui dirigent efficacement les interactions utilisateur entre le raisonnement et l'utilisation des outils.
• Développement d'outils personnalisés: développez et incorporez des outils personnalisés pour étendre les fonctionnalités du modèle de langue, en fournissant des solutions sur mesure pour des besoins spécifiques des utilisateurs.
• Évaluation de l'expérience utilisateur: Évaluez l'impact du modèle de réaction de Langgraph React sur l'expérience utilisateur, en nous concentrant sur la façon dont les données en temps réel et le raisonnement intelligent améliorent l'engagement et la satisfaction.

Cet article fait partie du blogathon des sciences des données.

Table des matières:

• Objectifs d'apprentissage
• Comprendre les invites de réaction
• Structure d'utilisation des outils
• Implémentation du modèle d'appelant Langgraph React Fonction
  • Configuration de l'environnement
  • Définition des outils
  • Outils de connexion au LLM
  • Définir le raisonnement
  • Implémentation de nœud
  • Construire le workflow graphique
  • Utilisation du flux de travail
• Création d'un outil de cours d'action personnalisé
  • Étape 1: Installation de yfinance
  • Étape 2: Importation de bibliothèques
  • Étape 3: Tester l'outil personnalisé
  • Étape 4: Mise à jour de la fonction du raisonnement
  • Étape 5: Modification de la liste des outils
• Implémentation d'un flux de travail basé sur des graphiques pour les requêtes arithmétiques et boursiers
  • Étape 1: Définition de l'état du graphique
  • Étape 2: Création du graphique d'état
  • Étape 3: Ajout d'arêtes graphiques
  • Étape 4: Visualiser le graphique
  • Étape 5: Exécution des requêtes
• Conclusion
  • Plats clés à retenir
• Questions fréquemment posées

Comprendre les invites de réaction:

L'invite de réaction traditionnelle pour l'assistant établit ce cadre:

• Capacités d'assistant: l'assistant est défini comme un modèle de langage puissant et adaptable capable de diverses tâches, notamment la génération de texte humain, l'engagement dans des discussions et la fourniture d'informations à partir de vastes données textuelles.
• Accès à l'outil: L'assistant a accès à divers outils:
  • Recherche Wikipedia: pour récupérer les données de Wikipedia.
  • Recherche sur le Web: pour les recherches générales en ligne.
  • Calculateur: pour les opérations arithmétiques.
  • API météo: pour accéder aux informations météorologiques. Ces outils étendent les capacités de l'assistant au-delà de la génération de texte pour inclure la récupération des données en temps réel et la résolution de problèmes.

Structure d'utilisation des outils:

Le motif de réact utilise un format structuré pour l'interaction de l'outil:

 <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>

Par exemple, pour la requête "Quelle est la météo à Londres?", Le processus de réflexion de l'assistant pourrait être:

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

La réponse finale serait alors:

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

(Les sections restantes détaillant la mise en œuvre, l'ajout d'outils personnalisés et le flux de travail basé sur des graphiques suivraient une structure similaire de reformulation et de condensation, en maintenant le sens d'origine et le placement d'image.)

Conclusion:

Le modèle de réaction Langgraph React Fonction offre un cadre robuste pour intégrer des outils avec des modèles de langage, améliorant considérablement leur interactivité et leur réactivité. La combinaison du raisonnement et de l'action permet le traitement intelligent des requêtes et l'exécution d'actions telles que la récupération et les calculs de données en temps réel. Cette approche structurée permet une utilisation efficace des outils, permettant à l'assistant de gérer un large éventail de demandes complexes. Le résultat est un assistant intelligent plus puissant et polyvalent.

(La section clés à retenir et FAQs serait également reformulée et condensée.)

N'oubliez pas de remplacer les espaces réservés à crochet par les extraits de code réels et les images de l'entrée d'origine. Les URL de l'image doivent rester inchangées.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!