Langgraph React功能調用 - 分析Vidhya

Langgraph React函數調用模式：交互式語言模型的強大框架

該框架無縫集成了各種工具（搜索引擎，計算器，API），並具有復雜的語言模型，創建了一個更具動態和響應的系統。在推理作用（React）方法的基礎上，它不僅允許模型通過查詢推理，還可以主動採取行動，例如訪問數據或計算的外部工具。

關鍵學習目標：

• 掌握反應方法：理解和解釋推理作用（React）及其在增強語言模型能力中的作用的核心原理。
• 工具集成專業知識：在將外部工具（API，計算器等）集成到語言模型中的實用技能，從而使對用戶請求的動態響應能夠。
• 基於圖形的工作流程設計：學習設計和管理基於圖的工作流，這些工作流有效地指導用戶在推理和工具使用之間進行互動。
• 自定義工具開發：開發和合併自定義工具以擴展語言模型的功能，為特定用戶需求提供量身定制的解決方案。
• 用戶體驗評估：評估Langgraph React功能調用模式對用戶體驗的影響，重點是實時數據和智能推理如何改善參與度和滿意度。

本文是數據科學博客馬拉鬆的一部分。

目錄：

• 學習目標
• 了解React提示
• 工具使用結構
• 實施langgraph react函數呼叫模式
  • 環境設置
  • 定義工具
  • 將工具連接到LLM
  • 定義推理器
  • 節點實現
  • 構建圖形工作流程
  • 工作流的用法
• 創建自定義股票價格工具
  • 步驟1：安裝yfinance
  • 步驟2：導入庫
  • 步驟3：測試自定義工具
  • 步驟4：更新推理功能
  • 步驟5：修改工具列表
• 實施基於圖的工作流程用於算術和庫存查詢
  • 步驟1：定義圖形狀態
  • 步驟2：創建狀態圖
  • 步驟3：添加圖表
  • 步驟4：可視化圖
  • 步驟5：執行查詢
• 結論
  • 關鍵要點
• 常見問題

了解React提示：

助手的傳統反應提示建立了此框架：

• 助理能力：助理被定義為一種強大的，適應能力的語言模型，能夠實現各種任務，包括生成類似人類的文本，進行討論以及提供大量文本數據的見解。
• 工具訪問：授予助手訪問各種工具：
  • Wikipedia搜索：從Wikipedia檢索數據。
  • 網絡搜索：進行一般在線搜索。
  • 計算器：用於算術操作。
  • 天氣API：用於訪問天氣信息。這些工具將助手的功能擴展到文本生成之外，包括實時數據檢索和解決問題。

工具使用結構：

React模式使用結構化格式進行工具交互：

 <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>

例如，對於“倫敦的天氣情況？”查詢，助理的思維過程可能是：

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

最終答案將是：

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

（詳細詳細介紹實現，自定義工具添加和基於圖的工作流的其餘部分將遵循相似的重塑和凝結結構，並保持原始含義和圖像放置。

結論：

langgraph React函數呼叫模式為將工具與語言模型集成在一起提供了強大的框架，從而顯著提高了它們的互動性和響應能力。推理和動作的組合允許智能查詢處理以及執行諸如實時數據檢索和計算之類的動作。這種結構化方法可實現有效的工具使用情況，使助手可以處理各種複雜的查詢。結果是一個更強大，更廣泛的智能助手。

（關鍵的收穫和常見問題解答部分也將類似地改寫和凝結。）

請記住，用原始輸入中的實際代碼片段和圖像替換包圍的佔位符。圖像URL應該保持不變。

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