كيفية إنشاء نظام التوجيه
تعرف على كيفية إنشاء وكيل التوجيه في LangGraph.
سنغطي ما يلي...
تخيل أن لديك عدة إجراءات محتملة يمكن للذكاء الاصطناعي اتخاذها. أحيانًا، يستجيب مباشرةً، وفي أحيان أخرى، يستدعي أداة، مثل إجراء عملية حسابية، قبل الاستجابة. في الدرس السابق، تعلمنا كيفية الحفاظ على الحالة وبناء رسم بياني لعقدة واحدة، حيث تتولى العقدة نفسها معالجة البيانات وتحديد ما إذا كانت ستستدعي أداة بناءً على إدخال. هذا النهج الخطي والمباشر مناسب للمهام البسيطة، ولكنه قد يصبح معقدًا مع تعقيد سير العمل.
سنمضي قدمًا في هذا الأمر بتقديم نظام توجيه ديناميكي يحوّل نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بنا إلى ما يشبه "جهاز توجيه". وكما تُوجّه إشارة المرور السيارات للأمام مباشرةً أو إلى شارع جانبي، يستخدم نظام التوجيه لدينا حوافًا مشروطة لتحديد العقدة التي سيتم تشغيلها بعد ذلك بناءً على استجابة الذكاء الاصطناعي. ومن خلال إضفاء طابع خارجي على عملية اتخاذ القرار على هذه الحواف المشروطة، ننشئ سير عمل متفرّعًا وقابلًا للتطوير حيث تعمل عقد متعددة معًا، مما يُمكّن الذكاء الاصطناعي من إدارة اتجاه سير العمل بكفاءة. هذا الفصل الأوضح للمهام يجعل نظامنا أكثر مرونة ويعزز قدرته على التعامل مع مجموعة واسعة من المهام بسلاسة، مما يمهد الطريق لسير عمل ذكاء اصطناعي أكثر تطورًا وذكاءً مع LangGraph.
كيف تعمل آلية التوجيه؟
كما هو موضح في الدرس السابق، لدينا بالفعل حالة ونموذج ذكاء اصطناعي قادر على استدعاء المحادثة بأكملها. نُقدّم آلية توجيه لفحص استجابة الذكاء الاصطناعي وتحديد الخطوة التالية. إذا أشارت استجابة إلى ضرورة استدعاء أداة، على سبيل المثال، لإجراء عملية حسابية، نُوجّه سير العمل إلى عقدة متخصصة تُنفّذ هذه الأداة. وإلا، نُنتج إجابة الذكاء الاصطناعي المباشرة ونُنهي العملية. تُمكّن إضافة إمكانية اتخاذ القرار هذه النموذج من اختيار مسارات مختلفة بناءً على السياق الحالي، مما يُنشئ "وكيلًا" بسيطًا يتكيف مع إدخال المستخدم.
فيما يلي الكود النهائي من الدرس السابق للرجوع إليه. لاحظ كيف عرّفنا ...