■ create_react_agent 함수를 사용해 OpenAI 모델과 SerpAPI를 연결해 날씨예보 및 계산기 채팅 에이전트를 만드는 방법을 보여준다.
▶ main.py
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import os from langchain_core.messages import HumanMessage from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_community.agent_toolkits.load_tools import load_tools from langgraph.checkpoint.sqlite import SqliteSaver from langgraph.prebuilt import create_react_agent os.environ["OPENAI_API_KEY" ] = "<OPENAI_API_KEY>" os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = "<SERPAPI_API_KEY>" chatOpenAI = ChatOpenAI(model = "gpt-4") toolList = load_tools(tool_names = ["serpapi", "llm-math"], llm = chatOpenAI) # 도구를 로드한다. sqliteSaver = SqliteSaver.from_conn_string(":memory:") # 상호 작용을 위한 메모리를 생성한다. compiledStateGraph = create_react_agent(chatOpenAI, toolList, checkpointer = sqliteSaver) # 에이전트를 생성한다. configurationDictionary = {"configurable" : {"thread_id" : "thread1"}} # thread_id로 세션을 구분한다. addableValuesDict1 = compiledStateGraph.invoke({"messages" : [HumanMessage(content = "안녕하세요, 저는 홍길동입니다.")]}, configurationDictionary) print(addableValuesDict1["messages"][-1].content) addableValuesDict2 = compiledStateGraph.invoke({"messages" : [HumanMessage(content = "오늘 한국 수원의 날씨를 웹 검색으로 섭씨로 확인해주세요.")]}, configurationDictionary) print(addableValuesDict2["messages"][-1].content) addableValuesDict3 = compiledStateGraph.invoke({"messages" : [HumanMessage(content = "저의 이름은 무엇입니까?")]}, configurationDictionary) print(addableValuesDict3["messages"][-1].content) addableValuesDict4 = compiledStateGraph.invoke({"messages" : [HumanMessage(content = "4,567 * 32,324 / 4를 계산기로 계산해줘")]}, configurationDictionary) print(addableValuesDict4["messages"][-1].content) """ 안녕하세요, 홍길동님! 어떻게 도와드릴 수 있을까요? 오늘 대한민국 경기도 수원시의 날씨는 대부분 흐립니다. 화씨 86도로, 섭씨로 변환하면 대략 30도 정도 됩니다. 강수 확률은 10%, 습도는 62%, 풍속은 시간당 10마일입니다. 당신의 이름은 홍길동님이라고 말씀하셨습니다. 4,567 * 32,324 / 4의 계산 결과는 36905927입니다. """ |
▶ requirements.txt
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aiohttp==3.9.5 aiosignal==1.3.1 annotated-types==0.7.0 anyio==4.4.0 async-timeout==4.0.3 attrs==23.2.0 certifi==2024.6.2 charset-normalizer==3.3.2 dataclasses-json==0.6.7 distro==1.9.0 exceptiongroup==1.2.1 frozenlist==1.4.1 google-search-results==2.4.2 greenlet==3.0.3 h11==0.14.0 httpcore==1.0.5 httpx==0.27.0 idna==3.7 jsonpatch==1.33 jsonpointer==2.4 langchain==0.2.3 langchain-community==0.2.4 langchain-core==0.2.5 langchain-openai==0.1.8 langchain-text-splitters==0.2.1 langgraph==0.0.66 langsmith==0.1.75 marshmallow==3.21.3 multidict==6.0.5 mypy-extensions==1.0.0 numexpr==2.10.0 numpy==1.26.4 openai==1.33.0 orjson==3.10.3 packaging==23.2 pydantic==2.7.3 pydantic_core==2.18.4 PyYAML==6.0.1 regex==2024.5.15 requests==2.32.3 sniffio==1.3.1 SQLAlchemy==2.0.30 tenacity==8.3.0 tiktoken==0.7.0 tqdm==4.66.4 typing-inspect==0.9.0 typing_extensions==4.12.2 urllib3==2.2.1 yarl==1.9.4 |
※ pip install numexpr google-search-results langchain langchain-community langchain-openai langgraph 명령을 실행했다.