LangGraph入门:核心概念与基础组件

在上一篇文章中,我们讨论了LCEL和AgentExecutor的局限性。今天,我们将介绍一个强大的解决方案——LangGraph,它是如何通过图和状态机的概念来解决这些问题的。

LangGraph简介

LangGraph是LangChain生态系统中的一个新成员,它提供了一个基于图(Graph)的框架来构建复杂的LLM应用。通过将应用逻辑组织成有向图的形式,LangGraph使得构建复杂的对话流程变得更加直观和灵活。

主要特性

  1. 循环和分支能力

    • 支持条件语句和循环结构
    • 可以根据状态动态决定执行路径
    • 轻松实现复杂的对话流程控制
  2. 状态持久化

    • 自动保存和管理状态
    • 支持暂停和恢复执行
    • 便于处理长时间运行的对话
  3. 人机交互支持

    • 可以在执行过程中插入人工审核
    • 支持编辑和修改状态
    • 灵活的交互控制机制
  4. 流式处理

    • 支持流式输出
    • 实时反馈执行状态
    • 提升用户体验
  5. 与LangChain无缝集成

    • 复用现有的LangChain组件
    • 支持LCEL表达式
    • 丰富的工具和模型支持

核心概念

1. 状态(State)

状态是LangGraph应用的基础,它可以是一个简单的字典或者Pydantic模型。状态包含了应用运行时需要的所有信息:

from typing import List, Dict
from pydantic import BaseModel

class ChatState(BaseModel):
    messages: List[Dict[str, str]] = []
    current_input: str = ""
    tools_output: Dict[str, str] = {}
    final_response: str = ""

2. 节点(Node)

节点通常是Python函数,用于处理状态并返回更新后的状态:

复制代码
async def process_input(state: ChatState) -> ChatState:
    # 处理用户输入
    messages = state.messages + [{"role": "user", "content": state.current_input}]
    return ChatState(
        messages=messages,
        current_input=state.current_input,
        tools_output=state.tools_output
    )

async def generate_response(state: ChatState) -> ChatState:
    # 使用LLM生成回复
    response = await llm.ainvoke(state.messages)
    messages = state.messages + [{"role": "assistant", "content": response}]
    return ChatState(
        messages=messages,
        current_input=state.current_input,
        tools_output=state.tools_output,
        final_response=response
    )
复制代码

3. 边(Edge)

边定义了节点之间的连接关系和路由逻辑:

复制代码
from langgraph.graph import StateGraph, END

# 创建图结构
workflow = StateGraph(ChatState)

# 添加节点
workflow.add_node("process_input", process_input)
workflow.add_node("generate_response", generate_response)

# 定义边和路由逻辑
workflow.add_edge("process_input", "generate_response")
workflow.add_edge("generate_response", END)
复制代码

实战示例:简单聊天机器人

让我们通过一个简单的聊天机器人示例来展示LangGraph的基本用法:

复制代码
from typing import List, Dict, Tuple
from pydantic import BaseModel
from langgraph.graph import StateGraph, END
from langchain_core.language_models import ChatOpenAI

# 1. 定义状态
class ChatState(BaseModel):
    messages: List[Dict[str, str]] = []
    current_input: str = ""
    should_continue: bool = True

# 2. 定义节点函数
async def process_user_input(state: ChatState) -> ChatState:
    """处理用户输入"""
    messages = state.messages + [{"role": "user", "content": state.current_input}]
    return ChatState(
        messages=messages,
        current_input=state.current_input,
        should_continue=True
    )

async def generate_ai_response(state: ChatState) -> ChatState:
    """生成AI回复"""
    llm = ChatOpenAI(temperature=0.7)
    response = await llm.ainvoke(state.messages)
    messages = state.messages + [{"role": "assistant", "content": response}]
    return ChatState(
        messages=messages,
        current_input=state.current_input,
        should_continue=True
    )

def should_continue(state: ChatState) -> str:
    """决定是否继续对话"""
    if "goodbye" in state.current_input.lower():
        return "end"
    return "continue"

# 3. 构建图
workflow = StateGraph(ChatState)

# 添加节点
workflow.add_node("process_input", process_user_input)
workflow.add_node("generate_response", generate_ai_response)

# 添加边
workflow.add_edge("process_input", "generate_response")
workflow.add_conditional_edges(
    "generate_response",
    should_continue,
    {
        "continue": "process_input",
        "end": END
    }
)

# 4. 编译图
app = workflow.compile()

# 5. 运行对话
async def chat():
    state = ChatState()
    while True:
        user_input = input("You: ")
        state.current_input = user_input
        state = await app.ainvoke(state)
        print("Bot:", state.messages[-1]["content"])
        if not state.should_continue:
            break

# 运行聊天
import asyncio
asyncio.run(chat())
复制代码

这个示例展示了LangGraph的基本用法:

  1. 定义状态模型
  2. 创建处理节点
  3. 构建图结构
  4. 定义路由逻辑
  5. 编译和运行

最佳实践

在使用LangGraph时,有一些最佳实践值得注意:

  1. 状态设计

    • 保持状态模型简洁明确
    • 只包含必要的信息
    • 使用类型提示增加代码可读性
  2. 节点函数

    • 保持单一职责
    • 处理异常情况
    • 返回新的状态对象而不是修改现有状态
  3. 边的设计

    • 使用清晰的条件逻辑
    • 避免复杂的循环依赖
    • 考虑所有可能的路径
  4. 错误处理

    • 在关键节点添加错误处理
    • 提供回退机制
    • 记录详细的错误信息

结语

LangGraph通过提供直观的图形结构和状态管理机制,极大地简化了复杂LLM应用的开发。它不仅解决了LCEL和AgentExecutor的局限性,还提供了更强大的功能和更好的开发体验。

在下一篇文章中,我们将深入探讨LangGraph的高级特性,包括条件边的高级用法和如何实现复杂的工具调用Agent。我们将通过更复杂的实例来展示LangGraph在实际应用中的强大能力。

posted @   muzinan110  阅读(1170)  评论(0编辑  收藏  举报
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