LangChain
Chatbot obsługi klienta z LangChain
Zbuduj chatbota obsługi klienta AI, który przeszukuje bazę wiedzy FAQ i odpowiada na pytania — z działającym kodem LangChain.
chatbotcustomer supportFAQknowledge base
Działający kod
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?"),])Krok po kroku
1
Zainstaluj zależności
Zainstaluj LangChain i wymagane narzędzia do tego przypadku użycia.
2
Zdefiniuj narzędzia
Stwórz specyficzne dla domeny funkcje narzędzi, których agent będzie używał do interakcji z zewnętrznymi serwisami.
3
Stwórz agenta i uruchom
Zainicjalizuj agenta LangChain z narzędziami, ustaw prompt systemowy i wykonaj zapytanie.
Zbuduj z innymi frameworkami
Więcej poradników z LangChain
Gotowy do budowania z LangChain?
Wygeneruj gotowy do produkcji projekt z LangChain — FastAPI + Next.js, autoryzacja, streaming i więcej.
RozpocznijGotowy, żeby zbudować swojego pierwszego agenta AI?
Open-source'owe narzędzia, sprawdzone wzorce, zero boilerplate'u. Skonfiguruj swój stos i wyślij w minuty — nie miesiące.