Wie implementieren und führen Sie Menschen in der Schleife mit Langgraph Agent zum Abrufen von Dokumenten und rufen Sie ⇐ Python

[Anonymous]

Ich baue einen Agenten mit Langgraph und habe einen Knoten, der Dokumente aus einem Vektor Store abreißt. Ich möchte eine Funktionalität des Menschen in die Schleife hinzufügen. Wenn im Vektor Store keine relevanten Dokumente gefunden werden, möchte ich, dass der Agent um die Genehmigung bittet, einen anderen Knoten zu verwenden, der ein großes Sprachmodell (LLM) mit allgemeinem Wissen nutzt, um eine Antwort bereitzustellen. < /P>
Kann ich dieses Verhalten unter Verwendung von Interrupts in Langgraph implementieren oder gibt es eine weitere empfohlene Möglichkeit, diese Art von Fluss mit Langgraph -Funktionen zu erreichen? Außerdem möchte ich wissen, wie man dieses Diagramm mit der Logik des Menschen in der Schleife richtig aufgerufen. < /P>
Beispiel: < /p>

Code: Select all

from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from langgraph.types import interrupt
from typing import TypedDict, List

# Define your state
class State(TypedDict):
question: str
documents:List
user_approval: bool

def get_vector_store():
pass

# Node to fetch documents
def fetch_documents(state: State) -> State:
# Logic to fetch documents from the vector store
documents = get_vector_store(state["question"])
return {"question": state["question"], "documents": documents}

# Node for human approval
def human_approval(state: State) -> State:
if not state["documents"]:
approval = interrupt("No relevant documents found. Do you want to use the LLM instead? (yes/no)")
return {"user_approval": approval}
return state

def direct_response():
pass
# Node to call the LLM
def call_llm(state: State) -> State:
if state["user_approval"] == "yes":
response = direct_response(state["question"])
return {"response": response}
return {"response": "User declined to use the LLM."}

# Build the graph
graph = StateGraph(State)
graph.add_node("fetch_documents", fetch_documents)
graph.add_node("human_approval", human_approval)
graph.add_node("call_llm", call_llm)

# Define edges
graph.add_edge(START, "fetch_documents")
graph.add_edge("fetch_documents", "human_approval")
graph.add_edge("human_approval", "call_llm")
graph.add_edge("call_llm", END)

# Compile the graph
compiled_graph = graph.compile()

Wie kann ein Interrupt als Nachricht an den Benutzer gesendet werden und die Genehmigung erhalten?