Langgraph反射框架:具有生成AI的迭代代碼改進
Langgraph Reflection框架是一個代理框架,旨在通過迭代改進來增強語言模型輸出。本文展示了其在使用Pyright進行驗證的改善Python代碼質(zhì)量方面的應用,以及代碼生成的GPT-4O MINI。 AI代理自動化決策,結(jié)合推理,反思和反饋以獲得最佳模型性能。
學習目標:
- 掌握Langgraph反射框架的功能。
- 實施框架以增強Python代碼。
- 通過一個實踐示例獲得實踐經(jīng)驗。
(作為數(shù)據(jù)科學博客馬拉松的一部分出版)
目錄:
- Langgraph Reflection框架架構(gòu)
- 實施Langgraph反射框架
- 步驟1:設置環(huán)境
- 步驟2:Pyright的代碼分析
- 步驟3:主要助理模型(GPT-4O MINI)
- 步驟4:代碼提取和驗證
- 步驟5:構(gòu)建反射圖
- 步驟6:運行應用程序
- 分析輸出
- 示例分解:
- 迭代1:錯誤標識
- 迭代2:進度
- 迭代3:最終解決方案
- 結(jié)論
- 常見問題
Langgraph Reflection框架體系結(jié)構(gòu):
該框架采用直接的代理體系結(jié)構(gòu):
- 主要代理:基于用戶輸入生成初始代碼。
- 評論代理:使用Pyright驗證代碼。
- 反射循環(huán):如果檢測到錯誤,則主要代理會完善代碼,直到解決所有問題為止。
(相關:生成AI應用程序的代理框架)
實施Langgraph反射框架:
逐步實施指南:
步驟1:環(huán)境設置:
安裝必要的依賴項:
PIP安裝Langgraph-Reflection Langchain Pyright
步驟2:財產(chǎn)代碼分析:
Pyright執(zhí)行靜態(tài)類型檢查和錯誤檢測。
職業(yè)分析功能:
#...(Pyright分析功能保持不變)...
步驟3:主要助理模型(GPT-4O Mini):
#...(GPT-4O迷你型號設置保持不變)...
注意:使用os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key"
;避免對API鍵進行硬編碼。
步驟4:代碼提取和驗證:
代碼提取類型:
#...(代碼提取類型保持不變)...
系統(tǒng)提示GPT-4O mini:
#...(系統(tǒng)提示保持不變)...
PYRIGHT代碼驗證功能:
#...(Pyright代碼驗證函數(shù)保持不變)...
步驟5:創(chuàng)建反射圖:
#...(構(gòu)建主圖形和法官圖保持不變)...
步驟6:運行應用程序:
#...(示例執(zhí)行保持不變)...
輸出分析:
示例分解:
Langgraph反射系統(tǒng):
- 接收初始代碼。
- 使用Pyright查找錯誤。
- 使用GPT-4O Mini來分析并提出改進。
迭代1:錯誤標識:(錯誤和解決方案保持不變)
迭代2:進度:(錯誤和解決方案保持不變)
迭代3:最終解決方案:(錯誤和解決方案保持不變)
結(jié)論:
Langgraph Reflection框架有效地結(jié)合了AI批判和靜態(tài)分析,以進行有效的代碼校正,改進的編碼實踐和提高開發(fā)效率。對于所有技能水平的開發(fā)人員來說,這是一個有價值的工具。
關鍵要點:
- Langchain,Pyright和GPT-4O Mini創(chuàng)建自動代碼驗證系統(tǒng)。
- 迭代精致可確保高質(zhì)量的AI生成的代碼。
- 這種方法改善了AI生成的代碼的魯棒性和性能。
(本文中的媒體不歸[分析Vidhya/相關出版物]所有,并且由作者酌情使用。)
常見問題:
(常見問題解答保持不變)
以上是通過Langgraph反射提高代碼質(zhì)量的詳細內(nèi)容。更多信息請關注PHP中文網(wǎng)其他相關文章!

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