AIAnytime / AIAnytime/Intro-to-LangChain-Expression-Language

Modeling a complex process with LCEL

Đang mở
#1 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub
Ngôn ngữ chính
Jupyter Notebook
Star
4
Fork
1
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Mô tả

Thank you for your tremendous work! Maybe you could give me a hint how to achieve such process usinc LCEL:
```
1. User message as an input.
2. Message type classification [General, Action request].
2.1. If General -> forward the query to a React agent with basic tools and chat memory.
2.2. If Action request -> summarize the request with a parsed output chain -> forward the output to another chain along with a retrieved context for action execution (e.g. execute some arbitrary python code, clean up a desktop, call some API etc.).
```

I can't use a simple react agent with plenty of tools for that, because without the classification and summarization step, agent fails to understand what to do. I must distinguish some basic stuff from the complex, dedicated stuff which may involve many steps to execute properly. Ofc, I could have two or more agents and determine which to ask in the beginning, but it's not what I want to achieve.

Thank you!

Hướng dẫn đóng góp

Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này

Đánh giá

Issue này chưa được đánh giá.

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.