Wirksame Methoden zur Verbesserung des Verständnisses von Mehrrunden-Dialogen
LangGraph CodeAct garantiert die Qualität des kontinuierlichen Dialogs durch die folgenden Technologien:
- Speichern der NachrichtenhistorieAutomatisches Speichern des gesamten Dialogverlaufs
- Variable PersistenzPython: Beibehaltung von Python-Variablen über Dialoge hinweg, mit Unterstützung für natürlichsprachliche Referenzen
- Speicher-CheckpointsEingebauter MemorySaver zur Erhaltung des Sitzungsstatus
Betriebsanleitung:
- Konfigurieren Sie den Parameter checkpointer=MemorySaver() bei der Initialisierung
- Verwenden Sie das Standardnachrichtenformat für Dialoge: [{"Rolle": "Benutzer", "Inhalt": "Frage "}]
- Schritt-für-Schritt-Fragen werden für komplexe Aufgaben empfohlen, wie z. B. die Berechnung von 3+5 und die anschließende Frage "Multiplizieren Sie das Ergebnis mit 2".
- Abrufen der vollständigen Antwort mit Kontext über agent.invoke()
Optimierungsvorschlag: Bei Fachdialogen kann das Fachwissen in die Systemansagen aufgenommen werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLangGraph CodeAct: Codegenerierung zur Unterstützung von Intelligenzen bei der Lösung komplexer AufgabenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das kontextuelle Verständnis von Intelligenz in Mehrrunden-Dialogen verbessern?
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