langgraph教程初學者

Langchain的Langgraph：構建複雜LLM應用程序的初學者指南

使用大語言模型（LLM）構建應用程序為創建智能，交互式系統提供了令人興奮的可能性。但是，當多個LLMS合作時，複雜性大大增加。管理信息流並確保無縫操作變得至關重要。 Langgraph是Langchain生態系統中強大的圖書館，解決了這些挑戰。本教程為Langgraph提供了動手介紹，並通​​過其核心概念和實際應用指導初學者。我們將構建一個功能應用程序，說明如何有效地管理多個LLMS。

目錄

• 了解Langgraph
• 核心Langgraph概念：
  • 圖結構
  • 國家管理
  • 多代理系統
  • 持久性
  • 人類在循環整合
  • 流
• 為什麼選擇langgraph？
• 構建一個簡單的圖：
  • 步驟1：定義圖形狀態
  • 步驟2：創建節點
  • 步驟3：實施條件邏輯
  • 步驟4：構建圖
  • 步驟5：執行圖
• 使用Langgraph和Openai開發支持聊天機器人：
  • 設定
  • 第1部分：建立基本聊天機器人
  • 第2部分：集成工具（例如，網絡搜索）
  • 第3部分：添加內存
  • 第4部分：人類在循環功能
• 部署langgraph應用程序
• Langgraph用例
• 結論
• 常見問題

了解Langgraph

Langgraph簡化了多個LLM的集成，使它們能夠凝聚力工作。它促進了涉及眾多代理商的LLM應用程序的創建和管理。 langgraph表示工作流程為圖形，允許週期性過程和復雜的任務執行。雖然定向的無環圖（DAG）適用於線性任務，但Langgraph的周期性性質增強了靈活性和適應性，反映了智能代理決策的迭代性質。

Langgraph的關鍵概念

1. 圖形結構： Langgraph使用帶有節點（表示單個任務或計算）和邊緣（定義執行流）的圖形結構。邊緣可以很簡單（無條件過渡）或條件（基於節點輸出的分支）。

2. 國家管理： Langgraph有效地管理了應用程序的狀態，以確保所有代理都可以訪問當前上下文。該狀態對象動態更新具有關鍵信息，例如對話歷史記錄，用戶偏好和內部變量。

3. 多代理系統： Langgraph支持多代理系統，獨立代理人協作以實現共同目標。這種模塊化方法可增強可擴展性和可維護性。可能可能進行不同的體系結構，包括網絡，主管，分層以及使用交接來控制代理之間的轉移的體系結構。這些體系結構的插圖是使用代碼示例提供的。

4. 持久性： Langgraph利用CheckPointers將圖形的狀態保存在各個點上，從而實現錯誤恢復，調試以及以後恢復執行的能力。這對於長期運行的過程和人類互動至關重要。

5. 人類在循環整合： Langgraph允許在關鍵步驟進行人工干預，提供審查，校正或投入的機會。 interrupt()函數暫停執行，在恢復工作流程之前允許人交互。

6. 流： Langgraph提供流功能，啟用實時輸出顯示。這可以增強用戶體驗，並允許創建更快的應用程序。

為什麼要使用langgraph？

Langgraph提供了幾個優點：可靠的控制，可擴展性和強大的流媒體功能。它是建立復雜，適應能力的AI代理商的理想選擇。

構建最簡單的圖

本節詳細介紹了用條件邏輯創建基本圖的分步示例。代碼示例演示了狀態定義，節點創建，條件邊緣實現，圖形構造和執行。還包括圖形的可視化表示。

與Langgraph和OpenAI建立支持聊天機器人

本節詳細介紹了支持聊天機器人的創建，並逐步添加了功能：基本功能，工具集成（Web搜索），內存和人類在線功能。每個步驟都包含代碼示例和說明。聊天機器人使用OpenAI的GPT型號。

部署您的langgraph應用程序

Langgraph提供了各種部署選項：雲SaaS，自託管數據平面，自託管控制平面和獨立容器。選擇取決於您的基礎架構和偏好。

Langgraph用例

Langgraph在各個領域中找到了應用程序，包括客戶服務，研究幫助，個性化學習和業務任務自動化。

結論

本教程為Langgraph提供了全面的介紹，為初學者配備了知識和技能，以構建複雜且交互式LLM應用程序。分步示例和解釋使其成為各個級別開發人員的可訪問資源。

常見問題

本節回答了有關Langgraph，其功能以及與其他工具和平台集成的常見問題。

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