Der Langgraph Reflection Framework: Iterative Code -Verbesserung mit generativer KI

Das Langgraph Reflection Framework ist ein agentener Rahmen, das die Ausgaben des Sprachmodells durch iterative Verfeinerung verbessern soll. Dieser Artikel zeigt seine Anwendung bei der Verbesserung der Python-Codequalit?t mithilfe von Pyright zur Validierung und GPT-4O-Mini für die Codegenerierung. KI-Agenten automatisieren Entscheidungsfindung, Kombination von Denken, Reflexion und Feedback für eine optimale Modellleistung.

Lernziele:

• Fassen Sie die Funktionalit?t des Langgraph Reflexions -Frameworks.
• Implementieren Sie das Framework, um den Python -Code zu verbessern.
• Sammeln Sie durch ein praktisches Beispiel praktische Erfahrungen.

(Ver?ffentlicht als Teil des Data Science -Blogathons)

Inhaltsverzeichnis:

• Langgraph Reflection Framework Architektur
• Implementierung des Langgraph Reflection Frameworks
  • Schritt 1: Einrichten der Umgebung
  • Schritt 2: Codeanalyse mit Pyright
  • Schritt 3: Hauptassistentmodell (GPT-4O Mini)
  • Schritt 4: Codeextraktion und Validierung
  • Schritt 5: Konstruktion des Reflexionsgraphen
  • Schritt 6: Ausführen der Anwendung
  • Analyse des Ausgangs
• Beispielausbruch:
  • Iteration 1: Fehleridentifikation
  • Iteration 2: Fortschritt
  • Iteration 3: endgültige L?sung
• Abschluss
• H?ufig gestellte Fragen

Langgraph Reflection Framework Architektur:

Der Rahmen verwendet eine unkomplizierte Agentenarchitektur:

1. Prim?rer Agent: Generationen erzeugt Code basierend auf Benutzereingaben.
2. Critique Agent: Validiert den Code mit Pyright.
3. Reflexionsschleife: Wenn Fehler festgestellt werden, verfeinert der Prim?ragent den Code, bis alle Probleme behoben sind.

(Verwandte: Agenten -Frameworks für generative AI -Anwendungen)

Implementierung des Langgraph Reflection Frameworks:

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Implementierung:

Schritt 1: Umgebungsaufbau:

Installieren Sie die erforderlichen Abh?ngigkeiten:

 PIP Installieren Sie Langgraph-Reflexion Langchain Pyright

Schritt 2: Pyright -Code -Analyse:

Pyright führt eine statische überprüfung und Fehlererkennung durch.

Pyright -Analysefunktion:

 # ... (Pyright -Analysefunktion bleibt gleich) ...

Schritt 3: Hauptassistentmodell (GPT-4O Mini):

 # ... (GPT-4O Mini-Modell-Setup bleibt gleich) ...

Hinweis: Verwenden Sie os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key" sicher; Vermeiden Sie den API -Schlüssel festkodiert.

Schritt 4: Codeextraktion und Validierung:

Codextraktionstypen:

 # ... (Codextraktionstypen bleiben gleich) ...

Systemaufforderung für GPT-4O Mini:

 # ... (Systemaufforderung bleibt gleich) ...

Funktion der Pyright -Code -Validierungsfunktion:

 # ... (Pyright -Code -Validierungsfunktion bleibt gleich) ...

Schritt 5: Erstellen des Reflexionsdiagramms:

 # ... (Die Haupt- und Richter -Grafiken bleiben gleich) ...

Schritt 6: Ausführen der Anwendung:

 # ... (Beispielausführung bleibt gleich) ...

Ausgangsanalyse:

Beispielausbruch:

Das Langgraph -Reflexionssystem:

1. Empf?ngt erstmaliger Code.
2. Verwendet Pyright, um Fehler zu finden.
3. Besch?ftigt GPT-4O Mini, um Verbesserungen zu analysieren und vorzuschlagen.

Iteration 1: Fehleridentifikation: (Fehler und L?sungen bleiben gleich)

Iteration 2: Fortschritt: (Fehler und L?sungen bleiben gleich)

Iteration 3: endgültige L?sung: (Fehler und L?sungen bleiben gleich)

Abschluss:

Das Langgraph Reflection Framework kombiniert die KI -Kritik und die statische Analyse für eine effiziente Codekorrektur, verbesserte Codierungspraktiken und verbesserte Entwicklungseffizienz. Es ist ein wertvolles Instrument für Entwickler aller F?higkeiten.

Wichtigste Imbiss:

• Langchain, Pyright und GPT-4O Mini erstellen ein automatisiertes Code-Validierungssystem.
• Die iterative Verfeinerung sorgt für einen Code mit h?herer Qualit?t.
• Dieser Ansatz verbessert die Robustheit und Leistung von AI-generierten Code.

(Die Medien in diesem Artikel sind nicht im Besitz von [Analytics Vidhya/Relevante Publikation] und wird nach Ermessen des Autors verwendet.)

H?ufig gestellte Fragen:

(FAQs bleiben gleich)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerbesserung der Codequalit?t mit Langgraph -Reflexion. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!