Créer des graphes pour les clavardoirs

Concevoir des systèmes agentiques avec LangChain

Dilini K. Sumanapala, PhD

Founder & AI Engineer, Genverv, Ltd.

Clavardoirs avec LangGraph

Tête de clavardoir

 

  • Agents personnalisés avec LangGraph

     
    • Gestion du flux de travail
      • États du graphe
      • États de l'agent
    • Construction d'un clavardoir
      • Nœuds
      • Arêtes
Concevoir des systèmes agentiques avec LangChain

Graphes et états d'agent

Icône LangGraph

   

État du graphe

  • Organise les tâches
    • Utilisation d'outils
    • Appels LLM
  • Ordre des tâches = flux de travail

État de l'agent

  • Suit la progression de l'agent
  • Consigne l'exécution des tâches
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Créer un agent avec LangGraph

Personnes lisant, assises sur de gros livres.

Loupe représentant l'information.

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Nœuds et arêtes

Schéma d'un clavardoir.

   

Nœuds

  • Fonctions ou actions
    • Réponse
    • Appel d'outil

Arêtes

  • Règles reliant les nœuds
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Nœuds et arêtes

Schéma de clavardoir 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 clavardoir 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 de clavardoir 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 pour structurer le texte
from typing import Annotated
from typing_extensions import TypedDict


# Modules LangGraph pour définir des graphes
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from langgraph.graph.message import add_messages


# Module pour configurer OpenAI
from langchain_openai import ChatOpenAI
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Créer les états du graphe et de l'agent

# Définir le llm
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", api_key="OPENAI_API_KEY")


# Définir l'état
class State(TypedDict):


    # Définir des messages avec métadonnées
    messages: Annotated[list, add_messages]


# Initialiser StateGraph
graph_builder = StateGraph(State)
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Ajouter des nœuds et des arêtes

# Définir la fonction du clavardoir pour répondre
# avec le modèle
def chatbot(state: State):
    return {"messages": 
    [llm.invoke(state["messages"])]}


# Ajouter le nœud du clavardoir au graphe
graph_builder.add_node("chatbot", 
                       chatbot)

Nœud de clavardoir.

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Ajouter des nœuds et des arêtes

# Définir le début et la fin du 
# flux de conversation
graph_builder.add_edge(START, "chatbot")
graph_builder.add_edge("chatbot", END)


# Compiler le graphe pour le 
# préparer à l'exécution
graph = graph_builder.compile()

Schéma de clavardoir.

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Passons à la pratique !

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