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文章目录
- 1 聊天机器人(基于内置工具节点)
- 1.1 百度搜索工具
- 1.2 绑定工具的聊天模型
- 1.3 创建图(基于内置节点)
- 1.4 调用图
- 2 聊天机器人(添加记忆)
- 2.1 创建MemorySaver
- 2.2 创建图
- 2.3 编译图(带记忆)
- 2.4 调用图(带线程)
- 3 Human-in-the-loop
- 3.1 工具节点human_assistance
- 3.2 绑定工具的聊天模型
- 3.3 聊天机器人
- 3.4 调用图
- 3.5 恢复执行
- 3.5.1 invoke方式
- 3.5.2 stream方式
- 4 参考附录
使用LangGraph，给聊天机器人添加记忆，并添加Human_in_the_loop加入人工干预功能。
1 聊天机器人(基于内置工具节点)
为了处理聊天机器人无法 “凭记忆” 回答的查询，我们将集成一个网络搜索工具。我们的机器人可以使用这个工具找到相关信息并提供更好的回复。
使用LangGraph的预构建ToolNode和预构建的tools_condition。
1.1 百度搜索工具
from baidusearch.baidusearch import search
from langchain.tools import tool
@tool
def baidu_search(keyword:str)->str:"""使用此百度浏览器工具,搜索相关的内容"""results