Créer des graphes pour chatbots

Concevoir des systèmes agentiques avec LangChain

Dilini K. Sumanapala, PhD

Founder & AI Engineer, Genverv, Ltd.

Chatbots avec LangGraph

Tête de chatbot

 

  • Agents personnalisés avec LangGraph

     
    • Gestion des workflows
      • États du graphe
      • États d’agent
    • Construction d’un chatbot
      • Nœuds
      • Arêtes
Concevoir des systèmes agentiques avec LangChain

États du graphe et de l’agent

Icône LangGraph

   

État du graphe

  • Organise différentes tâches
    • Utilisation d’outils
    • Appels LLM
  • Ordre des tâches = workflow

État de l’agent

  • Suit la progression de l’agent
  • Enregistre l’achèvement des tâches
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Créer un agent avec LangGraph

Personnes lisant, assises sur de grands livres.

Loupe représentant l’information.

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Nœuds et arêtes

Schéma de chatbot.

   

Nœuds

  • Fonctions ou actions
    • Réponse
    • Appel d’outil

Arêtes

  • Règles reliant les nœuds
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Nœuds et arêtes

Schéma de chatbot avec la première arête en surbrillance.

   

Nœuds

  • Tâches ou actions
    • Réponse
    • Appel d’outil

Arêtes

  • Règles reliant les nœuds
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Nœuds et arêtes

Schéma de chatbot avec la deuxième arête en surbrillance.

   

Nœuds

  • Tâches ou actions
    • Réponse
    • Appel d’outil

Arêtes

  • Règles reliant les nœuds
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Nœuds et arêtes

Schéma complet du chatbot en surbrillance.

   

Nœuds

  • Tâches ou actions
    • Réponse
    • Appel d’outil

Arêtes

  • Règles reliant les nœuds

Nœuds préconstruits

Nœuds START et END de LangGraph

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Créer les états du graphe et de l’agent

# 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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Créer les états du graphe et de l’agent

# 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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Ajouter des nœuds et des arêtes

# 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)

Nœud chatbot.

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Ajouter des nœuds et des arêtes

# 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()

Schéma de chatbot.

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Passons à la pratique !

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