Maneiras eficazes de melhorar a compreensão dos diálogos em várias etapas
O LangGraph CodeAct garante a qualidade do diálogo contínuo por meio das seguintes tecnologias:
- Salvamento do histórico de mensagensHistórico de diálogo: salva automaticamente o histórico completo do diálogo
- Persistência variávelRetenção de variáveis Python em diálogos, com suporte para referências de linguagem natural
- Pontos de verificação de memóriaMemorySaver integrado para manter o estado da sessão
Instruções de operação:
- Configure o parâmetro checkpointer=MemorySaver() na inicialização
- Use o formato de mensagem padrão para o diálogo: [{"role": "user", "content": "question "}]
- Perguntas passo a passo são recomendadas para tarefas complexas, como calcular 3+5 e depois perguntar "multiplique o resultado por 2".
- Obtenha a resposta completa com o contexto por meio de agent.invoke()
Sugestão de otimização: para diálogos de campo profissionais, o conhecimento de campo pode ser adicionado aos prompts do sistema.
Essa resposta foi extraída do artigoLangGraph CodeAct: geração de código para ajudar as inteligências a resolver tarefas complexasO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como melhorar a compreensão contextual das inteligências em diálogos de várias rodadas?
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