Creare grafi per chatbot

Progettare sistemi agentici con LangChain

Dilini K. Sumanapala, PhD

Founder & AI Engineer, Genverv, Ltd.

Chatbot con LangGraph

Testa di un chatbot

 

  • Agent personalizzati con LangGraph

     
    • Gestione del workflow
      • Stati del grafo
      • Stati dell'agent
    • Costruzione di chatbot
      • Nodi
      • Archi
Progettare sistemi agentici con LangChain

Grafi e stati dell'agent

Icona LangGraph

   

Stato del grafo

  • Organizza diverse attività
    • Uso di tool
    • Chiamate LLM
  • Ordine delle attività = workflow

Stato dell'agent

  • Tiene traccia dell'avanzamento
  • Registra il completamento delle attività
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Creare un agent con LangGraph

Persone che leggono, sedute su grandi libri.

Lente d'ingrandimento che rappresenta informazioni.

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Nodi e archi

Diagramma di un chatbot.

   

Nodi

  • Funzioni o azioni
    • Risposta
    • Chiamata a tool

Archi

  • Regole che collegano i nodi
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Nodi e archi

Diagramma del chatbot con primo arco evidenziato.

   

Nodi

  • Attività o azioni
    • Risposta
    • Chiamata a tool

Archi

  • Regole che collegano i nodi
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Nodi e archi

Diagramma del chatbot con secondo arco evidenziato.

   

Nodi

  • Attività o azioni
    • Risposta
    • Chiamata a tool

Archi

  • Regole che collegano i nodi
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Nodi e archi

Diagramma completo del chatbot evidenziato.

   

Nodi

  • Attività o azioni
    • Risposta
    • Chiamata a tool

Archi

  • Regole che collegano i nodi

Nodi predefiniti

Nodi START e END di LangGraph

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Creare stati di grafo e agent

# Moduli per strutturare il testo
from typing import Annotated
from typing_extensions import TypedDict


# Moduli LangGraph per definire grafi
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from langgraph.graph.message import add_messages


# Modulo per configurare OpenAI
from langchain_openai import ChatOpenAI
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Creare stati di grafo e agent

# Definisci l'LLM
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", api_key="OPENAI_API_KEY")


# Definisci lo State
class State(TypedDict):


    # Definisci i messaggi con metadati
    messages: Annotated[list, add_messages]


# Inizializza StateGraph
graph_builder = StateGraph(State)
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Aggiungere nodi e archi

# Definisci la funzione del chatbot per rispondere
# con il modello
def chatbot(state: State):
    return {"messages": 
    [llm.invoke(state["messages"])]}


# Aggiungi il nodo chatbot al grafo
graph_builder.add_node("chatbot", 
                       chatbot)

Nodo chatbot.

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Aggiungere nodi e archi

# Definisci inizio e fine del 
# flusso di conversazione
graph_builder.add_edge(START, "chatbot")
graph_builder.add_edge("chatbot", END)


# Compila il grafo per 
# l'esecuzione
graph = graph_builder.compile()

Diagramma di un chatbot.

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Esercitiamoci!

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