通過Langgraph反射提高代碼質量

Langgraph反射框架：具有生成AI的迭代代碼改進

Langgraph Reflection框架是一個代理框架，旨在通過迭代改進來增強語言模型輸出。本文展示了其在使用Pyright進行驗證的改善Python代碼質量方面的應用，以及代碼生成的GPT-4O MINI。 AI代理自動化決策，結合推理，反思和反饋以獲得最佳模型性能。

學習目標：

• 掌握Langgraph反射框架的功能。
• 實施框架以增強Python代碼。
• 通過一個實踐示例獲得實踐經驗。

（作為數據科學博客馬拉鬆的一部分出版）

目錄：

• Langgraph Reflection框架架構
• 實施Langgraph反射框架
  • 步驟1：設置環境
  • 步驟2：Pyright的代碼分析
  • 步驟3：主要助理模型（GPT-4O MINI）
  • 步驟4：代碼提取和驗證
  • 步驟5：構建反射圖
  • 步驟6：運行應用程序
  • 分析輸出
• 示例分解：
  • 迭代1：錯誤標識
  • 迭代2：進度
  • 迭代3：最終解決方案
• 結論
• 常見問題

Langgraph Reflection框架體系結構：

該框架採用直接的代理體系結構：

1. 主要代理：基於用戶輸入生成初始代碼。
2. 評論代理：使用Pyright驗證代碼。
3. 反射循環：如果檢測到錯誤，則主要代理會完善代碼，直到解決所有問題為止。

（相關：生成AI應用程序的代理框架）

實施Langgraph反射框架：

逐步實施指南：

步驟1：環境設置：

安裝必要的依賴項：

 PIP安裝Langgraph-Reflection Langchain Pyright

步驟2：財產代碼分析：

Pyright執行靜態類型檢查和錯誤檢測。

職業分析功能：

 ＃...（Pyright分析功能保持不變）...

步驟3：主要助理模型（GPT-4O Mini）：

 ＃...（GPT-4O迷你型號設置保持不變）...

注意：使用os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key" ；避免對API鍵進行硬編碼。

步驟4：代碼提取和驗證：

代碼提取類型：

 ＃...（代碼提取類型保持不變）...

系統提示GPT-4O mini：

 ＃...（系統提示保持不變）...

PYRIGHT代碼驗證功能：

 ＃...（Pyright代碼驗證函數保持不變）...

步驟5：創建反射圖：

 ＃...（構建主圖形和法官圖保持不變）...

步驟6：運行應用程序：

 ＃...（示例執行保持不變）...

輸出分析：

示例分解：

Langgraph反射系統：

1. 接收初始代碼。
2. 使用Pyright查找錯誤。
3. 使用GPT-4O Mini來分析並提出改進。

迭代1：錯誤標識：（錯誤和解決方案保持不變）

迭代2：進度：（錯誤和解決方案保持不變）

迭代3：最終解決方案：（錯誤和解決方案保持不變）

結論：

Langgraph Reflection框架有效地結合了AI批判和靜態分析，以進行有效的代碼校正，改進的編碼實踐和提高開發效率。對於所有技能水平的開發人員來說，這是一個有價值的工具。

關鍵要點：

• Langchain，Pyright和GPT-4O Mini創建自動代碼驗證系統。
• 迭代精緻可確保高質量的AI生成的代碼。
• 這種方法改善了AI生成的代碼的魯棒性和性能。

（本文中的媒體不歸[分析Vidhya/相關出版物]所有，並且由作者酌情使用。）

常見問題：

（常見問題解答保持不變）

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