Graphen für Chatbots erstellen

Agentische Systeme mit LangChain entwerfen

Dilini K. Sumanapala, PhD

Founder & AI Engineer, Genverv, Ltd.

Chatbots mit LangGraph

Kopf eines Chatbots

 

  • Eigene Agents mit LangGraph

     
    • Workflow-Management
      • Graph-Zustände
      • Agent-Zustände
    • Chatbot-Aufbau
      • Knoten
      • Kanten
Agentische Systeme mit LangChain entwerfen

Graph- und Agent-Zustände

LangGraph-Symbol

   

Graph-Zustand

  • Organisiert verschiedene Aufgaben
    • Tool-Nutzung
    • LLM-Aufrufe
  • Reihenfolge der Aufgaben = Workflow

Agent-Zustand

  • Verfolgt den Fortschritt des Agents
  • Protokolliert abgeschlossene Aufgaben
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Einen Agent mit LangGraph bauen

Menschen lesen, sitzend auf großen Büchern.

Lupe als Symbol für Informationen.

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Knoten und Kanten

Chatbot-Diagramm.

   

Knoten

  • Funktionen oder Aktionen
    • Antwort
    • Tool-Aufruf

Kanten

  • Regeln, die Knoten verbinden
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Knoten und Kanten

Chatbot-Diagramm mit erster Kante markiert.

   

Knoten

  • Aufgaben oder Aktionen
    • Antwort
    • Tool-Aufruf

Kanten

  • Regeln, die Knoten verbinden
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Knoten und Kanten

Chatbot-Diagramm mit zweiter Kante markiert.

   

Knoten

  • Aufgaben oder Aktionen
    • Antwort
    • Tool-Aufruf

Kanten

  • Regeln, die Knoten verbinden
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Knoten und Kanten

Vollständiges Chatbot-Diagramm markiert.

   

Knoten

  • Aufgaben oder Aktionen
    • Antwort
    • Tool-Aufruf

Kanten

  • Regeln, die Knoten verbinden

Vorgefertigte Knoten

START- und END-Knoten von LangGraph

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Graph- und Agent-Zustände erstellen

# 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
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Graph- und Agent-Zustände erstellen

# 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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Knoten und Kanten hinzufügen

# 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)

Chatbot-Knoten.

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Knoten und Kanten hinzufügen

# 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()

Chatbot-Diagramm.

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