Agenți în LangChain

Proiectarea sistemelor agentice cu LangChain

Dilini K. Sumanapala, PhD

Founder & AI Engineer, Genverv Ltd.

Instructorul dumneavoastră

    Fotografia instructorului cursului.

   

  • Dilini K. Sumanapala, PhD

  • Inginer AI

  • Neuroștiințe cognitive

  • Aplicații de procesare a limbajului natural

  • Fondator, Genverv Ltd.

Proiectarea sistemelor agentice cu LangChain

Prezentare generală a agenților și instrumentelor

Pictogramă cu un robot reprezentând un agent

 

  • Agenți

    Sisteme autonome care iau decizii și efectuează acțiuni

  • Instrumente

    Funcții utilizate de agenți pentru sarcini specifice
    • Interogare date
    • Rapoarte de cercetare
    • Analiză de date
Proiectarea sistemelor agentice cu LangChain

Concepte de bază

Capul unui chatbot

   

  • LLM-uri (ex. ChatGPT)

  • Prompturi

  • Instrumente

  • API

  • LangChain

    • Construirea agenților AI
Proiectarea sistemelor agentice cu LangChain

Prezentare generală a cursului

    Pictogramă cu instrumente, Wikipedia și un puzzle cu fața unui om.

   

  • Probleme matematice

  • Căutare pe Wikipedia

  • Comutare între instrumente și LLM-uri

Proiectarea sistemelor agentice cu LangChain

Diagramă cu un creier și o bulă de dialog cu interogare și raționament.

Proiectarea sistemelor agentice cu LangChain

Diagramă cu un creier, rotiți de acțiune și o bulă de dialog cu interogare, raționament, acțiune și răspuns.

Proiectarea sistemelor agentice cu LangChain

Diagramă cu un creier și rotiți, cu o bulă de dialog reprezentând componentele unui agent ReAct, cu eticheta ReAct adăugată dedesubt.

Proiectarea sistemelor agentice cu LangChain

Îmbunătățirea acurateței răspunsurilor

    Captură de ecran cu un răspuns matematic incorect dintr-o conversație ChatGPT. Răspunsul corect "483" adăugat în partea de jos.

   

  • Programare

  • Matematică

1 https://community.openai.com/t/chatgpt-simple-math-calculation-mistake/62780
Proiectarea sistemelor agentice cu LangChain

Descompunerea problemelor

  Diagramă cu operatori matematici.

 

Ordinea operațiilor matematice

1. Paranteze

2. Exponenți

3. Înmulțire/Împărțire

4. Adunare/Scădere

Proiectarea sistemelor agentice cu LangChain

Extinderea agenților cu LangGraph

      Diagramă cu o organigramă generică în stânga și logo-ul LangGraph în dreapta.

Proiectarea sistemelor agentice cu LangChain

Structuri de grafuri

    Diagramă cu o organigramă și trei pictograme de documente reprezentând rezultatul „muchiilor".

     

Noduri

  • Interogarea bazei de date

  • Returnarea documentului

     

Muchii

Reguli de conectare a nodurilor

Proiectarea sistemelor agentice cu LangChain

Crearea unui agent 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")
Proiectarea sistemelor agentice cu LangChain

Crearea unui agent 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.
Proiectarea sistemelor agentice cu LangChain

Să exersăm!

Proiectarea sistemelor agentice cu LangChain

Preparing Video For Download...