Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
반응형
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- RecSys
- tool_calls
- update_state
- 강화학습의 수학적 기초와 알고리듬의 이해
- conditional_edges
- lcel
- conditional_edge
- rl
- human-in-the-loop
- 강화학습
- subgraph
- summarize_chat_history
- toolnode
- rag
- LangChain
- chat_history
- removemessage
- Python
- humannode
- langgrpah
- 밑바닥부터 시작하는 딥러닝
- 강화학습의 수학적 기초와 알고리듬 이해
- 밑바닥부터시작하는딥러닝 #딥러닝 #머신러닝 #신경망
- pinecone
- langgraph
- add_subgraph
- Ai
- tool_binding
- REACT
- 추천시스템
Archives
- Today
- Total
반응형
목록update_state (1)
반응형
타임트리
[LangGraph] Human Node (LLM이 판단)
기존까지는 graph를 stream 메서드로 실행하며, interrupt_before 혹은 interreupt_after 옵션으로 Tool Node가 호출되는지 여부에 따라 항상 중단시켰다. 그런데 만약 LLM이 직접 판단해서 필요한 경우 사람의 도움을 요청하도록 하고 싶다면 어떻게 해야할까? LLM이 사람의 개입이 필요할지에 대한 판단을 직접 내리도록 하는 방법 중 하나는 human 노드를 정의하고 해당 노드에 방문할 때는 항상 중단시키도록 하는 것이다. 대신, 이전 노드에서 다음 스텝으로 human node 로 갈지말지에 대한 판단은 HumanAssistance 도구를 LLM이 호출하는지로 판단하도록 한다.human 노드를 추가하고, 이 노드에서는 항상 중단LLM이 HumanAssistance too..
LLM/LangGraph
2024. 12. 30. 04:31