Langgraph React功能调用 - 分析Vidhya

Langgraph React函数调用模式：交互式语言模型的强大框架

该框架无缝集成了各种工具（搜索引擎，计算器，API），并具有复杂的语言模型，创建了一个更具动态和响应的系统。在推理作用（React）方法的基础上，它不仅允许模型通过查询推理，还可以主动采取行动，例如访问数据或计算的外部工具。

关键学习目标：

• 掌握反应方法：理解和解释推理作用（React）及其在增强语言模型能力中的作用的核心原理。
• 工具集成专业知识：在将外部工具（API，计算器等）集成到语言模型中的实用技能，从而使对用户请求的动态响应能够。
• 基于图形的工作流程设计：学习设计和管理基于图的工作流，这些工作流有效地指导用户在推理和工具使用之间进行互动。
• 自定义工具开发：开发和合并自定义工具以扩展语言模型的功能，为特定用户需求提供量身定制的解决方案。
• 用户体验评估：评估Langgraph React功能调用模式对用户体验的影响，重点是实时数据和智能推理如何改善参与度和满意度。

本文是数据科学博客马拉松的一部分。

目录：

• 学习目标
• 了解React提示
• 工具使用结构
• 实施langgraph react函数呼叫模式
  • 环境设置
  • 定义工具
  • 将工具连接到LLM
  • 定义推理器
  • 节点实现
  • 构建图形工作流程
  • 工作流的用法
• 创建自定义股票价格工具
  • 步骤1：安装yfinance
  • 步骤2：导入库
  • 步骤3：测试自定义工具
  • 步骤4：更新推理功能
  • 步骤5：修改工具列表
• 实施基于图的工作流程用于算术和库存查询
  • 步骤1：定义图形状态
  • 步骤2：创建状态图
  • 步骤3：添加图表
  • 步骤4：可视化图
  • 步骤5：执行查询
• 结论
  • 关键要点
• 常见问题

了解React提示：

助手的传统反应提示建立了此框架：

• 助理能力：助理被定义为一种强大的，适应能力的语言模型，能够实现各种任务，包括生成类似人类的文本，进行讨论以及提供大量文本数据的见解。
• 工具访问：授予助手访问各种工具：
  • Wikipedia搜索：从Wikipedia检索数据。
  • 网络搜索：进行一般在线搜索。
  • 计算器：用于算术操作。
  • 天气API：用于访问天气信息。这些工具将助手的功能扩展到文本生成之外，包括实时数据检索和解决问题。

工具使用结构：

React模式使用结构化格式进行工具交互：

 <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，对于“伦敦的天气情况？”查询，助理的思维过程可能是：

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

最终答案将是：

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

（详细详细介绍实现，自定义工具添加和基于图的工作流的其余部分将遵循相似的重塑和凝结结构，并保持原始含义和图像放置。

结论：

langgraph React函数呼叫模式为将工具与语言模型集成在一起提供了强大的框架，从而显着提高了它们的互动性和响应能力。推理和动作的组合允许智能查询处理以及执行诸如实时数据检索和计算之类的动作。这种结构化方法可实现有效的工具使用情况，使助手可以处理各种复杂的查询。结果是一个更强大，更广泛的智能助手。

（关键的收获和常见问题解答部分也将类似地改写和凝结。）

请记住，用原始输入中的实际代码片段和图像替换包围的占位符。图像URL应该保持不变。

以上是Langgraph React功能调用 - 分析Vidhya的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！