Langgraph Reflectionでコードの品質を向上させます

Langgraph Reflection Framework：生成AIによる反復コードの改善

Langgraph Reflection Frameworkは、反復的な洗練を通じて言語モデルの出力を強化するために設計されたエージェントフレームワークです。この記事では、検証用のPyrightとコード生成用のGPT-4o Miniを使用して、Pythonコードの品質を改善するためのアプリケーションを示しています。 AIエージェントは、最適なモデルパフォーマンスのための推論、リフレクション、フィードバックを組み合わせて、意思決定を自動化します。

学習目標：

• Langgraph Reflection Frameworkの機能を把握します。
• Pythonコードを強化するためのフレームワークを実装します。
• 実用的な例から実践的な体験を得る。

（データサイエンスブログソンの一部として公開）

目次：

• ランググラフリフレクションフレームワークアーキテクチャ
• Langgraph Reflectionフレームワークの実装
  • ステップ1：環境のセットアップ
  • ステップ2：Pyrightによるコード分析
  • ステップ3：メインアシスタントモデル（GPT-4Oミニ）
  • ステップ4：コード抽出と検証
  • ステップ5：反射グラフの構築
  • ステップ6：アプリケーションの実行
  • 出力の分析
• 故障の例：
  • 反復1：エラー識別
  • イテレーション2：進捗
  • 反復3：最終的な解決策
• 結論
• よくある質問

Langgraph Reflection Frameworkアーキテクチャ：

フレームワークは、簡単なエージェントアーキテクチャを採用しています。

1. プライマリエージェント：ユーザー入力に基づいて初期コードを生成します。
2. 批評エージェント： Pyrightを使用してコードを検証します。
3. 反射ループ：エラーが検出された場合、プライマリエージェントは、すべての問題が解決するまでコードを改良します。

（関連：生成AIアプリケーションのエージェントフレームワーク）

Langgraph Reflectionフレームワークの実装：

実装のための段階的なガイド：

ステップ1：環境のセットアップ：

必要な依存関係をインストールします：

ピップインストールlanggraph-reflection langchain pyright

ステップ2：ピイリットコード分析：

Pyrightは、静的タイプのチェックとエラー検出を実行します。

ファイリット分析関数：

 ＃...（ピイライト分析機能は同じままです）...

ステップ3：メインアシスタントモデル（GPT-4O MINI）：

 ＃...（gpt-4oミニモデルのセットアップは同じままです）...

注： os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key" securely;を使用してください。 APIキーのハードコードを避けてください。

ステップ4：コード抽出と検証：

コード抽出タイプ：

 ＃...（コード抽出タイプは同じままです）...

GPT-4Oミニのシステムプロンプト：

 ＃...（システムプロンプトは同じままです）...

Pyright Code検証関数：

 ＃...（Pyright Code検証機能は同じままです）...

ステップ5：反射グラフの作成：

 ＃...（メイングラフとジャッジグラフの構築は同じままです）...

ステップ6：アプリケーションの実行：

 ＃...（実行の例は同じままです）...

出力分析：

故障の例：

ランググラフ反射システム：

1. 初期コードを受信します。
2. Pyrightを使用してエラーを見つけます。
3. GPT-4O MINIを使用して、改善を分析および提案します。

反復1：エラー識別：（エラーとソリューションは同じままです）

イテレーション2：進捗：（エラーとソリューションは同じままです）

反復3：最終解決策：（エラーとソリューションは同じままです）

結論：

Langgraph Reflectionフレームワークは、効率的なコード補正、コーディングプラクティスの改善、および開発効率の向上のために、AI批評と静的分析を効果的に組み合わせています。これは、あらゆるスキルレベルの開発者にとって貴重なツールです。

重要なテイクアウト：

• Langchain、Pyright、およびGPT-4O MINIは、自動コード検証システムを作成します。
• 反復改良により、高品質のAI生成コードが保証されます。
• このアプローチは、AI生成コードの堅牢性とパフォーマンスを改善します。

（この記事のメディアは[Analytics Vidhya/関連する出版物]が所有しておらず、著者の裁量で使用されています。）

よくある質問：

（FAQは同じままです）

以上がLanggraph Reflectionでコードの品質を向上させますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。