Amélioration de la qualité du code avec la réflexion Langgraph

Le cadre de réflexion Langgraph: amélioration du code itérative avec AI génératif

Le cadre de réflexion Langgraph est un cadre agentique conçu pour améliorer les sorties du modèle de langage par raffinement itératif. Cet article démontre son application dans l'amélioration de la qualité du code Python à l'aide de Pyright pour la validation et GPT-4O Mini pour la génération de code. Les agents de l'IA automatisent la prise de décision, la combinaison du raisonnement, de la réflexion et de la rétroaction pour les performances optimales du modèle.

Objectifs d'apprentissage:

• Saisissez la fonctionnalité du cadre de réflexion de Langgraph.
• Implémentez le cadre pour améliorer le code Python.
• Gardez une expérience pratique à travers un exemple pratique.

(Publié dans le cadre du Blogathon de la science des données)

Table des matières:

• Architecture du cadre de réflexion Langgraph
• Implémentation du cadre de réflexion Langgraph
  • Étape 1: Configuration de l'environnement
  • Étape 2: Analyse du code avec Pyright
  • Étape 3: Modèle d'assistant principal (GPT-4O Mini)
  • Étape 4: Extraction et validation du code
  • Étape 5: Construction du graphique de réflexion
  • Étape 6: exécution de l'application
  • Analyser la sortie
• Exemple de panne:
  • Itération 1: identification des erreurs
  • Itération 2: progrès
  • Itération 3: solution finale
• Conclusion
• Questions fréquemment posées

Architecture du cadre de réflexion Langgraph:

Le cadre utilise une architecture agentique simple:

1. Agent principal: génère le code initial en fonction de l'entrée utilisateur.
2. Agent de la critique: valide le code à l'aide de Pyright.
3. Boucle de réflexion: si des erreurs sont détectées, l'agent principal affine le code jusqu'à ce que tous les problèmes soient résolus.

(Connexes: Frameworks agents pour les applications génératrices d'IA)

Implémentation du cadre de réflexion Langgraph:

Un guide étape par étape pour la mise en œuvre:

Étape 1: Configuration de l'environnement:

Installez les dépendances nécessaires:

 PIP Installer Langgraph-Réflexion Langchain Pyright

Étape 2: Analyse du code Pyright:

Pyright effectue une vérification de type statique et une détection d'erreur.

Fonction d'analyse de Pyright:

 # ... (La fonction d'analyse Pyright reste la même) ...

Étape 3: Modèle d'assistant principal (GPT-4O Mini):

 # ... (La configuration du mini-modèle GPT-4O reste la même) ...

Remarque: utilisez os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key" en sécurité; Évitez le codage rigide de la clé API.

Étape 4: Extraction et validation du code:

Types d'extraction de code:

 # ... (les types d'extraction de code restent les mêmes) ...

Invite du système pour GPT-4O Mini:

 # ... (l'invite du système reste la même) ...

Fonction de validation du code Pyright:

 # ... (La fonction de validation du code Pyright reste la même) ...

Étape 5: Création du graphique de réflexion:

 # ... (Construire les graphiques principaux et juges reste le même) ...

Étape 6: Exécution de l'application:

 # ... (l'exemple d'exécution reste le même) ...

Analyse de sortie:

Exemple de panne:

Le système de réflexion Langgraph:

1. Reçoit le code initial.
2. Utilise Pyright pour trouver des erreurs.
3. Emploie GPT-4O Mini pour analyser et suggérer des améliorations.

Itération 1: Identification des erreurs: (les erreurs et les solutions restent les mêmes)

Itération 2: Progrès: (les erreurs et les solutions restent les mêmes)

Itération 3: Solution finale: (les erreurs et les solutions restent les mêmes)

Conclusion:

Le cadre de réflexion Langgraph combine efficacement la critique de l'IA et l'analyse statique pour une correction efficace du code, des pratiques de codage améliorées et une efficacité de développement accrue. C'est un outil précieux pour les développeurs de tous les niveaux de compétence.

Les principaux plats à retenir:

• Langchain, Pyright et GPT-4O Mini créent un système de validation de code automatisé.
• Le raffinement itératif garantit un code généré par l'IA de meilleure qualité.
• Cette approche améliore la robustesse et les performances du code généré par l'IA.

(Les médias de cet article ne sont pas détenus par [Analytics vidhya / publication pertinente] et est utilisé à la discrétion de l'auteur.)

Questions fréquemment posées:

(Les FAQ restent les mêmes)

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