langgraph 반사로 코드 품질 향상

Langgraph Reflection Framework : 생성 AI를 통한 반복 코드 개선

Langgraph Reflection Framework는 반복적 인 정제를 통해 언어 모델 출력을 향상시키기 위해 설계된 에이전트 프레임 워크입니다. 이 기사에서는 검증을위한 배열 및 코드 생성을위한 GPT-4O MINI를 사용하여 파이썬 코드 품질을 향상시키는 데 응용 프로그램이 있음을 보여줍니다. AI 에이전트는 의사 결정을 자동화하고 최적의 모델 성능을위한 추론, 반영 및 피드백을 결합합니다.

학습 목표 :

• Langgraph Reflection Framework의 기능을 파악하십시오.
• 파이썬 코드를 향상시키기 위해 프레임 워크를 구현하십시오.
• 실용적인 예를 통해 실습 경험을 얻으십시오.

(데이터 과학 블로그의 일부로 게시 됨)

목차 :

• langgraph 반사 프레임 워크 아키텍처
• langgraph 반사 프레임 워크 구현
  • 1 단계 : 환경 설정
  • 2 단계 : 배열을 통한 코드 분석
  • 3 단계 : 메인 보조 모델 (GPT-4O MINI)
  • 4 단계 : 코드 추출 및 검증
  • 5 단계 : 반사 그래프 구성
  • 6 단계 : 응용 프로그램 실행
  • 출력 분석
• 예제 분석 :
  • 반복 1 : 오류 식별
  • 반복 2 : 진행
  • 반복 3 : 최종 솔루션
• 결론
• 자주 묻는 질문

langgraph 반사 프레임 워크 아키텍처 :

이 프레임 워크는 간단한 에이전트 아키텍처를 사용합니다.

1. 기본 에이전트 : 사용자 입력을 기반으로 초기 코드를 생성합니다.
2. 비평 요원 : 해운을 사용하여 코드를 검증합니다.
3. 반사 루프 : 오류가 감지되면 1 차 에이전트가 모든 문제가 해결 될 때까지 코드를 개선합니다.

(관련 : 생성 AI 응용 프로그램을위한 에이전트 프레임 워크)

Langgraph Reflection 프레임 워크 구현 :

구현을위한 단계별 안내서 :

1 단계 : 환경 설정 :

필요한 종속성 설치 :

 PIP 설치 langgraph-reflection langchain 격언

2 단계 : 배열 코드 분석 :

계급은 정적 유형 검사 및 오류 감지를 수행합니다.

배열 분석 기능 :

 # ... (배열 분석 기능은 동일하게 유지됩니다) ...

3 단계 : 메인 보조 모델 (GPT-4O MINI) :

 # ... (GPT-4O 미니 모델 설정은 동일하게 유지됩니다) ...

참고 : os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key" 안전하게 사용하십시오. API 키를 하드 코딩하지 마십시오.

4 단계 : 코드 추출 및 검증 :

코드 추출 유형 :

 # ... (코드 추출 유형은 동일하게 유지) ...

GPT-4O MINI의 시스템 프롬프트 :

 # ... (시스템 프롬프트는 동일하게 유지됩니다) ...

격언 코드 유효성 검사 기능 :

 # ... (계약 코드 유효성 검사 함수는 동일하게 유지됩니다) ...

5 단계 : 반사 그래프 만들기 :

 # ... (메인 및 판사 그래프 구축은 동일하게 유지됩니다) ...

6 단계 : 응용 프로그램 실행 :

 # ... (예제 실행은 동일하게 유지됨) ...

출력 분석 :

예제 분석 :

Langgraph 반사 시스템 :

1. 초기 코드를 수신합니다.
2. 발언을 사용하여 오류를 찾습니다.
3. GPT-4O MINI를 사용하여 개선을 분석하고 제안합니다.

반복 1 : 오류 식별 : (오류 및 솔루션은 동일하게 유지)

반복 2 : 진행 : (오류 및 솔루션은 동일하게 유지)

반복 3 : 최종 솔루션 : (오류 및 솔루션은 동일하게 유지)

결론:

Langgraph Reflection Framework는 효율적인 코드 보정, 개선 된 코딩 관행 및 향상된 개발 효율을위한 AI 비평과 정적 분석을 효과적으로 결합합니다. 모든 기술 수준의 개발자에게 귀중한 도구입니다.

주요 테이크 아웃 :

• Langchain, Vyright 및 GPT-4O Mini는 자동화 된 코드 검증 시스템을 만듭니다.
• 반복 정제는 고품질 AI 생성 코드를 보장합니다.
• 이 접근법은 AI 생성 코드의 견고성과 성능을 향상시킵니다.

(이 기사의 미디어는 [Analytics Vidhya/관련 간행물]가 소유하지 않으며 저자의 재량에 따라 사용됩니다.)

자주 묻는 질문 :

(FAQ는 동일하게 유지)

위 내용은 langgraph 반사로 코드 품질 향상의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!