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Integration von benutzerdefinierten Tools und Abfragen

Du hast jetzt ein benutzerdefiniertes Mathe-Tool zur Berechnung der Dachlänge. Du kannst sie in einen agentenbasierten Arbeitsablauf integrieren, indem du eine Variable namens query erstellst, die die natürlichsprachliche Frage des Nutzers als String akzeptiert. Dein Tool ist bereits als hypotenuse_length geladen, ebenso wie dein model.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Agentensysteme mit LangChain entwerfen

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Anleitung zur Übung

  • Erstelle eine Listenvariable mit dem Namen tools und füge dein Werkzeug, hypotenuse_length, in die Liste ein.
  • Erstelle eine Variable namens query, die Fragen als natürlichsprachliche Zeichenketten akzeptiert.
  • Verwende die Funktion create_react_agent(), um den Agenten zu erstellen, und übergebe die Daten model und tools.
  • Rufe den Agenten app auf, indem du dein query mit der Bezeichnung "human" übergibst, bevor du die response des Agenten speicherst und ausdruckst.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Create a list variable and pass in your tool
____ = [____]

# Create a query using natural language
____ = "What is the hypotenuse length of a triangle with side lengths of 10 and 12?"

# Pass in the hypotenuse length tool and create the agent
app = ____(____, ____)

# Invoke the agent and print the response
response = ____.____({"messages": [("____", ____)]})
print(____['messages'][-1].content)
Code bearbeiten und ausführen