लचीले फंक्शन कॉलिंग के लिए नोड्स और एजेज़ परिभाषित करना

LangChain के साथ Agentic Systems डिज़ाइन करना

Dilini K. Sumanapala, PhD

Founder & AI Engineer, Genverv, Ltd.

मल्टी-टूल वर्कफ़्लो बनाना

   

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पूरा चैटबॉट वर्कफ़्लो

LangChain के साथ Agentic Systems डिज़ाइन करना

वर्कफ़्लो फंक्शन परिभाषित करें

   

  • एक स्टॉपिंग फंक्शन बनाएँ

चैटबॉट और टूल नोड्स का चैटबॉट वर्कफ़्लो.

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वर्कफ़्लो फंक्शन परिभाषित करें

   

  • एक स्टॉपिंग फंक्शन बनाएँ

    • टूल कॉल्स जाँचें

स्टॉपिंग फंक्शन नियम हाइलाइटेड.

LangChain के साथ Agentic Systems डिज़ाइन करना

वर्कफ़्लो फंक्शन परिभाषित करें

   

  • एक स्टॉपिंग फंक्शन बनाएँ

    • टूल कॉल्स जाँचें
    • न हों तो बातचीत समाप्त करें

वर्कफ़्लो में END नियम हाइलाइटेड

LangChain के साथ Agentic Systems डिज़ाइन करना

वर्कफ़्लो फंक्शन परिभाषित करें

   

  • एक स्टॉपिंग फंक्शन बनाएँ

    • टूल कॉल्स जाँचें
    • न हों तो बातचीत समाप्त करें    

  • एक डायनेमिक टूल कॉलर बनाएँ

    • टूल कॉल हो तो टूल का रिस्पॉन्स लौटाएँ

Call_model नियम हाइलाइटेड.

LangChain के साथ Agentic Systems डिज़ाइन करना

वर्कफ़्लो फंक्शन परिभाषित करें

   

  • एक स्टॉपिंग फंक्शन बनाएँ

    • टूल कॉल्स जाँचें
    • न हों तो बातचीत समाप्त करें    

  • एक डायनेमिक टूल कॉलर बनाएँ

    • टूल कॉल हो तो टूल का रिस्पॉन्स लौटाएँ
    • टूल कॉल न हों तो केवल चैटबॉट नोड के साथ LLM इनवोक करें

Call_model नियम हाइलाइटेड.

LangChain के साथ Agentic Systems डिज़ाइन करना

वर्कफ़्लो फंक्शन परिभाषित करें

   

  • एक स्टॉपिंग फंक्शन बनाएँ

    • टूल कॉल्स जाँचें
    • न हों तो बातचीत समाप्त करें    

  • एक डायनेमिक टूल कॉलर बनाएँ

    • टूल कॉल हो तो टूल का रिस्पॉन्स लौटाएँ
    • टूल कॉल न हों तो केवल चैटबॉट नोड के साथ LLM इनवोक करें

  • पूरा ग्राफ कम्पाइल करें

Call_model नियम हाइलाइटेड.

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स्टॉप कंडीशन फंक्शन बनाएँ

from langgraph.graph import MessagesState, START, END


# स्टॉपिंग फंक्शन की स्टेट परिभाषित करने के लिए MessagesState का उपयोग करें
def should_continue(state: MessagesState):


    # स्टेट से आखिरी संदेश प्राप्त करें
    last_message = state["messages"][-1]


    # जाँचें कि आखिरी संदेश में टूल कॉल्स हैं या नहीं
    if last_message.tool_calls:
        return "tools"


    # यदि कोई टूल कॉल नहीं है तो बातचीत समाप्त करें
    return END
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डायनेमिक टूल कॉलर बनाएँ

# हिस्ट्री से आखिरी संदेश निकालें
def call_model(state: MessagesState):

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


    # यदि आखिरी संदेश में टूल कॉल्स हैं, तो टूल का रिस्पॉन्स लौटाएँ
    if isinstance(last_message, AIMessage) and last_message.tool_calls:


        # टूल कॉल से प्राप्त संदेश लौटाएँ
        return {"messages": [AIMessage(content=last_message.tool_calls[0]["response"])]]}


    # अन्यथा, सामान्य LLM रिस्पॉन्स के साथ आगे बढ़ें
    return {"messages": [model_with_tools.invoke(state["messages"])]}
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ग्राफ बनाएँ

workflow = StateGraph(MessagesState)
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ग्राफ बनाएँ

workflow = StateGraph(MessagesState)


# चैटबॉट और टूल्स के लिए नोड्स जोड़ें
workflow.add_node("chatbot", call_model)
workflow.add_node("tools", tool_node)

चैटबॉट और टूल नोड्स.

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ग्राफ बनाएँ

workflow = StateGraph(MessagesState)


# चैटबॉट और टूल्स के लिए नोड्स जोड़ें
workflow.add_node("chatbot", call_model)
workflow.add_node("tools", tool_node)


# START नोड को चैटबॉट से जोड़ें
workflow.add_edge(START, "chatbot")

START नोड चैटबॉट से जोड़ें.

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ग्राफ बनाएँ

workflow = StateGraph(MessagesState)


# चैटबॉट और टूल्स के लिए नोड्स जोड़ें
workflow.add_node("chatbot", call_model)
workflow.add_node("tools", tool_node)


# START नोड को चैटबॉट से जोड़ें
workflow.add_edge(START, "chatbot")


# कंडीशन परिभाषित करें, फिर चैटबॉट पर लूप करें
workflow.add_conditional_edges("chatbot", 
         should_continue, ["tools", END])

कंडीशन जोड़े हुए ग्राफ.

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ग्राफ बनाएँ

workflow = StateGraph(MessagesState)


# चैटबॉट और टूल्स के लिए नोड्स जोड़ें
workflow.add_node("chatbot", call_model)
workflow.add_node("tools", tool_node)


# START नोड को चैटबॉट से जोड़ें
workflow.add_edge(START, "chatbot")


# कंडीशन परिभाषित करें, फिर चैटबॉट पर लूप करें
workflow.add_conditional_edges("chatbot", 
         should_continue, ["tools", END])

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

पूरा ग्राफ वर्कफ़्लो.

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मेमोरी जोड़ना

# मेमोरी सेट करें और वर्कफ़्लो कम्पाइल करें
memory = MemorySaver()

app = workflow.compile(
               checkpointer=memory)


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

पूरा ग्राफ वर्कफ़्लो.

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अभ्यास करते हैं!

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