Agenti v LangChain

Návrh agentních systémů s LangChain

Dilini K. Sumanapala, PhD

Founder & AI Engineer, Genverv Ltd.

Představení lektora

    Fotografie lektora kurzu.

   

  • Dilini K. Sumanapala, PhD

  • AI Engineer

  • Kognitivní neurověda

  • Aplikace zpracování přirozeného jazyka

  • Zakladatelka, Genverv Ltd.

Návrh agentních systémů s LangChain

Přehled agentů a nástrojů

Ikona robota představující agenta

 

  • Agenti

    Autonomní systémy, které rozhodují a provádějí akce

  • Nástroje

    Funkce, které agenti používají k plnění konkrétních úkolů
    • Dotazy na data
    • Výzkumné zprávy
    • Analýza dat
Návrh agentních systémů s LangChain

Základní pojmy

Hlava chatbota

   

  • LLM (např. ChatGPT)

  • Výzvy (prompty)

  • Nástroje

  • API

  • LangChain

    • Tvorba AI agentů
Návrh agentních systémů s LangChain

Přehled kurzu

    Ikona nástrojů, Wikipedie a puzzle lidské tváře.

   

  • Matematické úlohy

  • Vyhledávání na Wikipedii

  • Přepínání mezi nástroji a LLM

Návrh agentních systémů s LangChain

Diagram mozku a bubliny s dotazem a uvažováním.

Návrh agentních systémů s LangChain

Diagram mozku, ozubených kol a bubliny s dotazem, uvažováním, akcí a odpovědí.

Návrh agentních systémů s LangChain

Diagram mozku a ozubených kol s bublinou znázorňující komponenty agenta ReAct, se štítkem ReAct pod diagramem.

Návrh agentních systémů s LangChain

Zlepšení přesnosti odpovědí

    Snímek obrazovky s nepřesnou matematickou odpovědí ze staršího rozhovoru s ChatGPT. Správná odpověď „483" je přidána v dolní části obrázku.

   

  • Kódování

  • Matematika

1 https://community.openai.com/t/chatgpt-simple-math-calculation-mistake/62780
Návrh agentních systémů s LangChain

Rozdělení úloh na části

  Diagram matematických operátorů.

 

Pořadí matematických operací

1. Závorky

2. Mocniny

3. Násobení/dělení

4. Sčítání/odčítání

Návrh agentních systémů s LangChain

Rozšíření agentů pomocí LangGraph

      Diagram obecného vývojového diagramu vlevo s logem LangGraph vpravo.

Návrh agentních systémů s LangChain

Struktury grafů

    Diagram vývojového diagramu se třemi různými ikonami dokumentů zobrazující výsledky „hran".

     

Uzly

  • Dotaz na databázi

  • Vrácení dokumentu

     

Hrany

Pravidla propojující uzly

Návrh agentních systémů s LangChain

Vytvoření agenta ReAct

# Module imports

from langchain_core.tools import tool

from langchain_openai import ChatOpenAI

from langgraph.prebuilt import create_react_agent

import math


# LLM Setup
model = ChatOpenAI(openai_api_key="<OPENAI_API_TOKEN">, model="gpt-4o-mini")
Návrh agentních systémů s LangChain

Vytvoření agenta ReAct

# Create the agent
agent = create_react_agent(model, tools)


# Create a query
query = "What is (2+8) multiplied by 9?"


# Invoke the agent and print the response
response = agent.invoke({"messages": [("human", query)]})


# Print the agent's response
print(response['messages'][-1].content)

<script.py> output:
    The result of (2 + 8) multiplied by 9 is 90.
Návrh agentních systémů s LangChain

Pojďme si to procvičit!

Návrh agentních systémů s LangChain

Preparing Video For Download...