LangChain
Kundensupport-Chatbot mit LangChain
Erstellen Sie einen KI-Kundensupport-Chatbot, der Ihre FAQ-Wissensdatenbank durchsucht und Fragen präzise beantwortet — mit funktionierendem LangChain-Code.
chatbotcustomer supportFAQknowledge base
Funktionierender Code
from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_core.tools import tool
@tooldef search_faq(query: str) -> str: """Search the FAQ knowledge base for relevant answers.""" results = faq_store.similarity_search(query, k=3) return "\n\n".join( f"Q: {r.metadata['question']}\nA: {r.page_content}" for r in results )
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")model_with_tools = model.bind_tools([search_faq])response = model_with_tools.invoke([ ("system", "You are a helpful customer support agent. Use search_faq to find answers from the knowledge base before responding. Always cite the source FAQ."), ("user", "How do I reset my password?"),])Schritt für Schritt
1
Abhängigkeiten installieren
Installieren Sie LangChain und die benötigten Tools für diesen Anwendungsfall.
2
Tools definieren
Erstellen Sie domänenspezifische Tool-Funktionen, die Ihr Agent zur Interaktion mit externen Diensten verwenden wird.
3
Agent erstellen und ausführen
Initialisieren Sie den LangChain-Agenten mit Ihren Tools, setzen Sie den System-Prompt und führen Sie eine Abfrage aus.
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