LangGraph
Kundensupport-Chatbot mit LangGraph
Erstellen Sie einen KI-Kundensupport-Chatbot, der Ihre FAQ-Wissensdatenbank durchsucht und Fragen präzise beantwortet — mit funktionierendem LangGraph-Code.
chatbotcustomer supportFAQknowledge base
Funktionierender Code
from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_core.tools import toolfrom langgraph.prebuilt import create_react_agent
@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 )
agent = create_react_agent( ChatOpenAI(model="gpt-4o"), tools=[search_faq], prompt="You are a helpful customer support agent. Use search_faq to find answers from the knowledge base before responding. Always cite the source FAQ.",)
result = await agent.ainvoke({ "messages": [("user", "How do I reset my password?")]})print(result["messages"][-1].content)Schritt für Schritt
1
Abhängigkeiten installieren
Installieren Sie LangGraph 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 LangGraph-Agenten mit Ihren Tools, setzen Sie den System-Prompt und führen Sie eine Abfrage aus.
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