Langgraph 반응 기능 호출 - 분석 Vidhya

Langgraph 반응 기능 호전 패턴 : 대화식 언어 모델을위한 강력한 프레임 워크

이 프레임 워크는 다양한 도구 (검색 엔진, 계산기, API)를 정교한 언어 모델과 함께 완벽하게 통합하여보다 역동적이고 반응이 좋은 시스템을 생성합니다. REACT (Resepting Acting) 방법을 바탕으로 모델은 쿼리를 통해 추론 할뿐만 아니라 데이터 또는 계산을위한 외부 도구에 액세스하는 것과 같은 조치를 적극적으로 수행 할 수 있습니다.

주요 학습 목표 :

• RECT 접근 방식 마스터 : REACT (Orading Acting)의 핵심 원칙과 언어 모델 기능 향상에있어 역할을 이해하고 설명합니다.
• 도구 통합 전문 지식 : 외부 도구 (API, 계산기 등)를 언어 모델에 통합하는 데 실용적인 기술을 습득하여 사용자 요청에 대한 동적 응답을 가능하게합니다.
• 그래프 기반 워크 플로 디자인 : 추론과 도구 사용 사이의 사용자 상호 작용을 효율적으로 지시하는 그래프 기반 워크 플로를 설계하고 관리하는 법을 배우십시오.
• 맞춤형 도구 개발 : 언어 모델의 기능을 확장하기 위해 사용자 정의 도구를 개발하고 통합하여 특정 사용자 요구에 맞는 맞춤형 솔루션을 제공합니다.
• 사용자 경험 평가 : Langgraph 반응 기능 부호 패턴이 사용자 경험에 미치는 영향을 평가하여 실시간 데이터와 지능형 추론이 참여 및 만족도를 향상시키는 방법에 중점을 둡니다.

이 기사는 Data Science Blogathon의 일부입니다.

목차 :

• 학습 목표
• 반응 프롬프트 이해
• 도구 사용 구조
• Langgraph 반응 기능 호전 패턴을 구현합니다
  • 환경 설정
  • 도구 정의
  • LLM에 도구를 연결합니다
  • 이유를 정의합니다
  • 노드 구현
  • 그래프 워크 플로 구축
  • 워크 플로 사용
• 맞춤식 주가 도구 생성
  • 1 단계 : yfinance 설치
  • 2 단계 : 라이브러리 가져 오기
  • 3 단계 : 사용자 정의 도구 테스트
  • 4 단계 : 추론 기능 업데이트
  • 5 단계 : 도구 목록 수정
• 산술 및 재고 쿼리에 대한 그래프 기반 워크 플로 구현
  • 1 단계 : 그래프 상태 정의
  • 2 단계 : 상태 그래프 작성
  • 3 단계 : 그래프 가장자리 추가
  • 4 단계 : 그래프 시각화
  • 5 단계 : 쿼리 실행
• 결론
  • 주요 테이크 아웃
• 자주 묻는 질문

반응 프롬프트 이해 :

어시스턴트를위한 전통적인 반응 프롬프트는이 프레임 워크를 설정합니다.

• 보조 기능 : 어시스턴트는 인간과 같은 텍스트 생성, 토론 참여, 방대한 텍스트 데이터의 통찰력 제공을 포함하여 다양한 작업을 수행 할 수있는 강력하고 적응 가능한 언어 모델로 정의됩니다.
• 도구 액세스 : 어시스턴트는 다양한 도구에 대한 액세스 권한을 부여받습니다.
  • Wikipedia 검색 : Wikipedia에서 데이터 검색.
  • 웹 검색 : 일반 온라인 검색 용.
  • 계산기 : 산술 작업 용.
  • 날씨 API : 날씨 정보에 액세스합니다. 이 도구는 실시간 데이터 검색 및 문제 해결을 포함하여 텍스트 생성 이외의 어시스턴트의 기능을 확장합니다.

도구 사용 구조 :

React 패턴은 공구 상호 작용을 위해 구조화 된 형식을 사용합니다.

 <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>

예를 들어, "런던의 날씨는 얼마입니까?"쿼리의 경우 조수의 사고 과정은 다음과 같습니다.

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

그러면 마지막 답변은 다음과 같습니다.

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

(구현, 맞춤형 도구 추가 및 그래프 기반 워크 플로를 자세히 설명하는 나머지 섹션은 유사한 구조 및 응축 구조를 따라 원래 의미와 이미지 배치를 유지합니다.)

결론:

Langgraph React Function-Calling Pattern은 도구를 언어 모델과 통합하여 상호 작용 및 응답 성을 크게 향상시키는 강력한 프레임 워크를 제공합니다. 추론과 행동의 조합은 지능적인 쿼리 처리와 실시간 데이터 검색 및 계산과 같은 작업 실행을 허용합니다. 이 구조화 된 접근 방식은 효율적인 도구 사용을 가능하게하여 어시스턴트가 다양한 복잡한 문의를 처리 할 수 ​​있습니다. 그 결과 더 강력하고 다재다능한 지능형 보조원입니다.

(주요 테이크 아웃 및 FAQ 섹션도 비슷하게 다시 표현되고 응축 될 것입니다.)

괄호가있는 자리 표시자를 원래 입력의 실제 코드 스 니펫 및 이미지로 교체해야합니다. 이미지 URL은 변경되지 않아야합니다.

위 내용은 Langgraph 반응 기능 호출 - 분석 Vidhya의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!