Crear gráficos para chatbots

Diseño de sistemas agénticos con LangChain

Dilini K. Sumanapala, PhD

Founder & AI Engineer, Genverv, Ltd.

Chatbots con LangGraph

Cabeza de chatbot

 

  • Agentes a medida con LangGraph

     
    • Gestión del flujo de trabajo
      • Estados del grafo
      • Estados del agente
    • Construcción de chatbots
      • Nodos
      • Aristas
Diseño de sistemas agénticos con LangChain

Estados de grafos y agentes

Icono de LangGraph

   

Estado del grafo

  • Organiza tareas
    • Uso de herramientas
    • Llamadas al LLM
  • Orden de tareas = flujo de trabajo

Estado del agente

  • Sigue el progreso del agente
  • Registra tareas completadas
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Crear un agente con LangGraph

Personas leyendo, sentadas sobre libros grandes.

Lupa que representa información.

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Nodos y aristas

Diagrama de chatbot.

   

Nodos

  • Funciones o acciones
    • Respuesta
    • Llamada a herramienta

Aristas

  • Reglas que conectan nodos
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Nodos y aristas

Diagrama de chatbot con la primera arista resaltada.

   

Nodos

  • Tareas o acciones
    • Respuesta
    • Llamada a herramienta

Aristas

  • Reglas que conectan nodos
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Nodos y aristas

Diagrama de chatbot con la segunda arista resaltada.

   

Nodos

  • Tareas o acciones
    • Respuesta
    • Llamada a herramienta

Aristas

  • Reglas que conectan nodos
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Nodos y aristas

Diagrama completo de chatbot resaltado.

   

Nodos

  • Tareas o acciones
    • Respuesta
    • Llamada a herramienta

Aristas

  • Reglas que conectan nodos

Nodos predefinidos

Nodos START y END de LangGraph

Diseño de sistemas agénticos con LangChain

Crear estados de grafo y agente

# Modules for structuring text
from typing import Annotated
from typing_extensions import TypedDict


# LangGraph modules for defining graphs
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from langgraph.graph.message import add_messages


# Module for setting up OpenAI
from langchain_openai import ChatOpenAI
Diseño de sistemas agénticos con LangChain

Crear estados de grafo y agente

# Define the llm
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", api_key="OPENAI_API_KEY")


# Define the State
class State(TypedDict):


    # Define messages with metadata
    messages: Annotated[list, add_messages]


# Initialize StateGraph
graph_builder = StateGraph(State)
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Añadir nodos y aristas

# Define chatbot function to respond
# with the model
def chatbot(state: State):
    return {"messages": 
    [llm.invoke(state["messages"])]}


# Add chatbot node to the graph
graph_builder.add_node("chatbot", 
                       chatbot)

Nodo de chatbot.

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Añadir nodos y aristas

# Define the start and end of the 
# conversation flow
graph_builder.add_edge(START, "chatbot")
graph_builder.add_edge("chatbot", END)


# Compile the graph to prepare for 
# execution
graph = graph_builder.compile()

Diagrama de chatbot.

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¡Vamos a practicar!

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