चैटबॉट्स के लिए ग्राफ बनाना

LangChain के साथ Agentic Systems डिज़ाइन करना

Dilini K. Sumanapala, PhD

Founder & AI Engineer, Genverv, Ltd.

LangGraph के साथ चैटबॉट्स

चैटबॉट का सिर

 

  • LangGraph के साथ कस्टम एजेंट्स

     
    • वर्कफ़्लो मैनेजमेंट
      • ग्राफ स्टेट्स
      • एजेंट स्टेट्स
    • चैटबॉट निर्माण
      • नोड्स
      • एजेज़
LangChain के साथ Agentic Systems डिज़ाइन करना

ग्राफ और एजेंट स्टेट्स

LangGraph आइकन

   

Graph State

  • अलग-अलग टास्क को व्यवस्थित करता है
    • टूल उपयोग
    • LLM कॉल्स
  • टास्क का क्रम = वर्कफ़्लो

Agent State

  • एजेंट की प्रगति ट्रैक करता है
  • टास्क पूरा होने का लॉग रखता है
LangChain के साथ Agentic Systems डिज़ाइन करना

LangGraph से एजेंट बनाना

लोग बड़े किताबों पर बैठे पढ़ रहे हैं.

जानकारी दर्शाता आवर्धक काँच.

LangChain के साथ Agentic Systems डिज़ाइन करना

नोड्स और एजेज़

चैटबॉट डायग्राम.

   

नोड्स

  • फंक्शंस या एक्शंस
    • रिस्पॉन्स
    • टूल कॉल

एजेज़

  • नोड्स को जोड़ने वाले रूल्स
LangChain के साथ Agentic Systems डिज़ाइन करना

नोड्स और एजेज़

पहला एज हाईलाइट वाला चैटबॉट डायग्राम.

   

नोड्स

  • टास्क या एक्शंस
    • रिस्पॉन्स
    • टूल कॉल

एजेज़

  • नोड्स को जोड़ने वाले रूल्स
LangChain के साथ Agentic Systems डिज़ाइन करना

नोड्स और एजेज़

दूसरा एज हाईलाइट वाला चैटबॉट डायग्राम.

   

नोड्स

  • टास्क या एक्शंस
    • रिस्पॉन्स
    • टूल कॉल

एजेज़

  • नोड्स को जोड़ने वाले रूल्स
LangChain के साथ Agentic Systems डिज़ाइन करना

नोड्स और एजेज़

पूरा चैटबॉट डायग्राम हाईलाइटेड.

   

नोड्स

  • टास्क या एक्शंस
    • रिस्पॉन्स
    • टूल कॉल

एजेज़

  • नोड्स को जोड़ने वाले रूल्स

प्री-बिल्ट नोड्स

LangGraph के START और END नोड्स

LangChain के साथ Agentic Systems डिज़ाइन करना

ग्राफ और एजेंट स्टेट्स बनाना

# टेक्स्ट स्ट्रक्चर करने के लिए मॉड्यूल्स
from typing import Annotated
from typing_extensions import TypedDict


# ग्राफ परिभाषित करने के लिए LangGraph मॉड्यूल्स
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from langgraph.graph.message import add_messages


# OpenAI सेटअप के लिए मॉड्यूल
from langchain_openai import ChatOpenAI
LangChain के साथ Agentic Systems डिज़ाइन करना

ग्राफ और एजेंट स्टेट्स बनाना

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


# State परिभाषित करें
class State(TypedDict):


    # मेटाडेटा सहित मैसेजेस परिभाषित करें
    messages: Annotated[list, add_messages]


# StateGraph इनिशियलाइज़ करें
graph_builder = StateGraph(State)
LangChain के साथ Agentic Systems डिज़ाइन करना

नोड्स और एजेज़ जोड़ना

# मॉडल के साथ रिस्पॉन्स देने के लिए
# चैटबॉट फंक्शन परिभाषित करें
def chatbot(state: State):
    return {"messages": 
    [llm.invoke(state["messages"])]}


# ग्राफ में चैटबॉट नोड जोड़ें
graph_builder.add_node("chatbot", 
                       chatbot)

चैटबॉट नोड.

LangChain के साथ Agentic Systems डिज़ाइन करना

नोड्स और एजेज़ जोड़ना

# बातचीत फ्लो की शुरुआत और अंत
# परिभाषित करें
graph_builder.add_edge(START, "chatbot")
graph_builder.add_edge("chatbot", END)


# निष्पादन की तैयारी के लिए
# ग्राफ कॉम्पाइल करें
graph = graph_builder.compile()

चैटबॉट डायग्राम.

LangChain के साथ Agentic Systems डिज़ाइन करना

अभ्यास करते हैं!

LangChain के साथ Agentic Systems डिज़ाइन करना

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