Rangka Kerja Refleksi Langgraph: Penambahbaikan Kod Iteratif dengan AI Generatif

Rangka refleksi Langgraph adalah rangka kerja yang direka untuk meningkatkan output model bahasa melalui penghalusan berulang. Artikel ini menunjukkan aplikasinya dalam meningkatkan kualiti kod python menggunakan Pyright untuk pengesahan dan GPT-4O mini untuk penjanaan kod. Ejen AI mengotomatisasi membuat keputusan, menggabungkan penalaran, refleksi, dan maklum balas untuk prestasi model yang optimum.

Objektif Pembelajaran:

• Memahami fungsi rangka refleksi Langgraph.
• Melaksanakan rangka kerja untuk meningkatkan kod python.
• Dapatkan pengalaman tangan melalui contoh praktikal.

(Diterbitkan sebagai sebahagian daripada Blogathon Sains Data)

Jadual Kandungan:

• Senibina Rangka Kerja Refleksi Langgraph
• Melaksanakan Rangka Kerja Refleksi Langgraph
  • Langkah 1: Menyediakan persekitaran
  • Langkah 2: Analisis Kod dengan Pyright
  • Langkah 3: Model Penolong Utama (GPT-4O Mini)
  • Langkah 4: Pengekstrakan dan Pengesahan Kod
  • Langkah 5: Membina Graf Refleksi
  • Langkah 6: Menjalankan aplikasi
  • Menganalisis output
• Contoh kerosakan:
  • Lelaran 1: pengenalan ralat
  • Lelaran 2: kemajuan
  • Lelaran 3: penyelesaian akhir
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Rangka Kerja Refleksi Langgraph:

Rangka kerja ini menggunakan seni bina agensi yang mudah:

1. Ejen Utama: Menjana kod awal berdasarkan input pengguna.
2. Ejen Kritikan: Mengesahkan kod menggunakan Pyright.
3. Gelung Refleksi: Jika kesilapan dikesan, ejen utama menapis kod sehingga semua isu diselesaikan.

(Berkaitan: Rangka Kerja Agentik untuk Aplikasi AI Generatif)

Melaksanakan Rangka Kerja Refleksi Langgraph:

Panduan langkah demi langkah untuk pelaksanaan:

Langkah 1: Persediaan Persekitaran:

Pasang kebergantungan yang diperlukan:

 PIP Pasang Langgraph-Reflection Langchain Pyright

Langkah 2: Analisis Kod Pyright:

Pyright melakukan pemeriksaan jenis statik dan pengesanan ralat.

Fungsi Analisis Pyright:

 # ... (fungsi analisis pyright tetap sama) ...

Langkah 3: Model Penolong Utama (GPT-4O Mini):

 # ... (Persediaan Model Mini GPT-4O tetap sama) ...

Nota: Gunakan os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key" dengan selamat; Elakkan mengodkan kunci API.

Langkah 4: Pengekstrakan dan Pengesahan Kod:

Jenis Pengekstrakan Kod:

 # ... (jenis pengekstrakan kod tetap sama) ...

Sistem Prompt untuk GPT-4O Mini:

 # ... (prompt sistem tetap sama) ...

Fungsi Pengesahan Kod Pyright:

 # ... (fungsi pengesahan kod pyright tetap sama) ...

Langkah 5: Membuat Graf Refleksi:

 # ... (membina graf utama dan hakim tetap sama) ...

Langkah 6: Menjalankan permohonan:

 # ... (contoh pelaksanaan tetap sama) ...

Analisis output:

Contoh kerosakan:

Sistem Refleksi Langgraph:

1. Menerima kod awal.
2. Menggunakan Pyright untuk mencari kesilapan.
3. Menggunakan Mini GPT-4O untuk menganalisis dan mencadangkan penambahbaikan.

Lelaran 1: Pengenalpastian ralat: (Kesalahan dan penyelesaian tetap sama)

Lelaran 2: kemajuan: (kesilapan dan penyelesaian tetap sama)

Lelaran 3: Penyelesaian Akhir: (Kesalahan dan penyelesaian tetap sama)

Kesimpulan:

Rangka refleksi Langgraph secara berkesan menggabungkan kritikan AI dan analisis statik untuk pembetulan kod yang cekap, amalan pengekodan yang lebih baik, dan kecekapan pembangunan yang dipertingkatkan. Ia adalah alat yang berharga untuk pemaju semua tahap kemahiran.

Takeaways Kunci:

• Langchain, Pyright, dan GPT-4O Mini membuat sistem pengesahan kod automatik.
• Penambahbaikan iteratif memastikan kod AI yang berkualiti tinggi.
• Pendekatan ini meningkatkan keteguhan dan prestasi kod AI yang dihasilkan.

(Media dalam artikel ini tidak dimiliki oleh [Analytics Vidhya/Penerbitan yang berkaitan] dan digunakan pada budi bicara penulis.)

Soalan Lazim:

(Soalan Lazim tetap sama)

Atas ialah kandungan terperinci Meningkatkan kualiti kod dengan refleksi langgraph. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!