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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

LangChain
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.tools import tool
@tool
def 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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