Esnek fonksiyon çağrımı için düğüm ve kenarları tanımlama

LangChain ile Aracı Sistemler Tasarlama

Dilini K. Sumanapala, PhD

Founder & AI Engineer, Genverv, Ltd.

Çok araçlı bir iş akışı oluşturma

   

  • Birden çok kullanılabilir araç

    • Palindrom
    • Tarihî olaylar
    • Wikipedia

Tam sohbet botu iş akışı

LangChain ile Aracı Sistemler Tasarlama

İş akışı fonksiyonlarını tanımlayın

   

  • Durdurma fonksiyonu oluşturun

Sohbet botu iş akışının sohbet ve araç düğümleri.

LangChain ile Aracı Sistemler Tasarlama

İş akışı fonksiyonlarını tanımlayın

   

  • Durdurma fonksiyonu oluşturun

    • Araç çağrılarını kontrol edin

Durdurma fonksiyonu kuralları vurgulanmış.

LangChain ile Aracı Sistemler Tasarlama

İş akışı fonksiyonlarını tanımlayın

   

  • Durdurma fonksiyonu oluşturun

    • Araç çağrılarını kontrol edin
    • Yoksa sohbeti bitirin

İş akışında vurgulanan END kuralları

LangChain ile Aracı Sistemler Tasarlama

İş akışı fonksiyonlarını tanımlayın

   

  • Durdurma fonksiyonu oluşturun

    • Araç çağrılarını kontrol edin
    • Yoksa sohbeti bitirin    

  • Dinamik bir araç çağırıcı oluşturun

    • Araç çağrısı varsa araç yanıtını döndürün

Call_model kuralları vurgulanmış.

LangChain ile Aracı Sistemler Tasarlama

İş akışı fonksiyonlarını tanımlayın

   

  • Durdurma fonksiyonu oluşturun

    • Araç çağrılarını kontrol edin
    • Yoksa sohbeti bitirin    

  • Dinamik bir araç çağırıcı oluşturun

    • Araç çağrısı varsa araç yanıtını döndürün
    • Araç çağrısı yoksa LLM’i yalnızca sohbet düğümüyle çağırın

Call_model kuralları vurgulanmış.

LangChain ile Aracı Sistemler Tasarlama

İş akışı fonksiyonlarını tanımlayın

   

  • Durdurma fonksiyonu oluşturun

    • Araç çağrılarını kontrol edin
    • Yoksa sohbeti bitirin    

  • Dinamik bir araç çağırıcı oluşturun

    • Araç çağrısı varsa araç yanıtını döndürün
    • Araç çağrısı yoksa LLM’i yalnızca sohbet düğümüyle çağırın

  • Tam grafiği derleyin

Call_model kuralları vurgulanmış.

LangChain ile Aracı Sistemler Tasarlama

Durdurma koşulu fonksiyonu oluşturma

from langgraph.graph import MessagesState, START, END


# Use MessagesState to define the state of the stopping function
def should_continue(state: MessagesState):


    # Get the last message from the state
    last_message = state["messages"][-1]


    # Check if the last message includes tool calls
    if last_message.tool_calls:
        return "tools"


    # End the conversation if no tool calls are present
    return END
LangChain ile Aracı Sistemler Tasarlama

Dinamik bir araç çağırıcı oluşturma

# Extract the last message from the history
def call_model(state: MessagesState):

    last_message = state["messages"][-1]


    # If the last message has tool calls, return the tool's response
    if isinstance(last_message, AIMessage) and last_message.tool_calls:


        # Return the messages from the tool call
        return {"messages": [AIMessage(content=last_message.tool_calls[0]["response"])]}


    # Otherwise, proceed with a regular LLM response
    return {"messages": [model_with_tools.invoke(state["messages"])]}
LangChain ile Aracı Sistemler Tasarlama

Grafiği oluşturma

workflow = StateGraph(MessagesState)
LangChain ile Aracı Sistemler Tasarlama

Grafiği oluşturma

workflow = StateGraph(MessagesState)


# Add nodes for chatbot and tools
workflow.add_node("chatbot", call_model)
workflow.add_node("tools", tool_node)

Sohbet botu ve araç düğümleri.

LangChain ile Aracı Sistemler Tasarlama

Grafiği oluşturma

workflow = StateGraph(MessagesState)


# Add nodes for chatbot and tools
workflow.add_node("chatbot", call_model)
workflow.add_node("tools", tool_node)


# Connect the START node to the chatbot
workflow.add_edge(START, "chatbot")

START düğümünü sohbet botuna ekleyin.

LangChain ile Aracı Sistemler Tasarlama

Grafiği oluşturma

workflow = StateGraph(MessagesState)


# Add nodes for chatbot and tools
workflow.add_node("chatbot", call_model)
workflow.add_node("tools", tool_node)


# Connect the START node to the chatbot
workflow.add_edge(START, "chatbot")


# Define conditions, then loop back to chatbot
workflow.add_conditional_edges("chatbot", 
         should_continue, ["tools", END])

Koşullar eklenmiş grafik.

LangChain ile Aracı Sistemler Tasarlama

Grafiği oluşturma

workflow = StateGraph(MessagesState)


# Add nodes for chatbot and tools
workflow.add_node("chatbot", call_model)
workflow.add_node("tools", tool_node)


# Connect the START node to the chatbot
workflow.add_edge(START, "chatbot")


# Define conditions, then loop back to chatbot
workflow.add_conditional_edges("chatbot", 
         should_continue, ["tools", END])

workflow.add_edge("tools", "chatbot")

Tam grafik iş akışı.

LangChain ile Aracı Sistemler Tasarlama

Bellek ekleme

# Set up memory and compile the workflow
memory = MemorySaver()

app = workflow.compile(
               checkpointer=memory)


display(Image(app.get_graph()
        .draw_mermaid_png()))

Tam grafik iş akışı.

LangChain ile Aracı Sistemler Tasarlama

Ayo berlatih!

LangChain ile Aracı Sistemler Tasarlama

Preparing Video For Download...