企业官网建设流程全解析

营销型企业网站的类型,投资公司名字大全集,高清视频素材,建设网站海报文案简介 文章介绍了LangGraph框架#xff0c;这是一个专为构建复杂LLM应用设计的低层级编排框架。它通过State(状态)、Node(节点)和Edge(边缘)三个核心组件实现有状态、多步骤、长周期运行的Agent应用。LangGraph提供持久执行、动态控制流和人工介入等特性#xff0c;支持分支、…简介文章介绍了LangGraph框架这是一个专为构建复杂LLM应用设计的低层级编排框架。它通过State(状态)、Node(节点)和Edge(边缘)三个核心组件实现有状态、多步骤、长周期运行的Agent应用。LangGraph提供持久执行、动态控制流和人工介入等特性支持分支、合并、循环等复杂控制结构并通过检查点和持久化机制实现容错和恢复为构建可靠、灵活、可调试的大模型应用提供了强大基础设施。一、 为什么选择 LangGraph状态管理与流程编排在大型语言模型LLM应用开发中传统链式调用Chain模式存在明显局限。它难以应对复杂、多步骤或需要长期记忆的任务通常是无状态的且流程固定无法根据实时信息进行动态决策。LangGraph 正是为了解决这些限制而诞生的低层级编排框架和运行时环境。它专注于构建有状态、多步骤、长周期运行的 Agent 应用程序通过图形化模型来定义 Agent 的复杂行为。LangGraph 的核心优势在于其提供的底层基础设施保障了复杂 Agent 工作流的可靠性、灵活性和可调试性。核心特性**持久执行 (Durable Execution)**LangGraph 允许构建能够长时间运行且能容忍失败的 Agent。通过内置的检查点和持久化机制流程可以在中断后从上次停止的位置恢复。**动态控制流**框架能够支持复杂的控制结构包括分支、合并和循环。这使得开发者可以设计单 Agent、多 Agent 或分层 Agent 等多样化的架构。**Human-in-the-Loop (人工介入)**LangGraph 提供了在任何执行点检查和修改 Agent 状态的能力便于人工监督和调试提高了复杂系统的可控性。底层运行机制LangGraph 的底层运行机制基于消息传递和超级步骤super-steps的概念这借鉴了 Google 的 Pregel 系统。这种架构意味着工作流不是一次性执行的而是分解为离散的步骤节点之间通过传递状态消息进行通信。这种分步、可并行的特性是 LangGraph 区别于传统顺序执行框架的关键因为它天然支持高并发和容错性为 Agent 的弹性运行奠定了基础。二、 核心三要素State、Node 和 EdgeLangGraph 将 Agent 工作流精确地建模为一个图结构其运转依赖于三个核心组件的协作。State (状态)状态是 LangGraph 中最核心的元素它是一个在图中流动的数据包是整个应用程序的共享数据结构代表了流程在某一时刻的快照。图中所有的节点都会读取这个状态并可以对其进行更新。为了确保数据在复杂的、多 Agent 的工作流中保持清晰和一致LangGraph 强制要求状态必须是强类型定义的通常使用 Python 的 typing.TypedDict。Node (节点)节点是执行具体工作的计算单元是图中的工人。它就是一个 Python 函数或可调用对象。节点接收当前的状态 state 作为输入执行一些逻辑然后返回一个字典这个字典里的内容将被用来更新状态。它们可以是任意的 Python 函数、异步函数也可以是 LangChain 的 Runnable 实例如 LLM 或工具。一个节点接收完整的当前状态作为输入执行其逻辑无论是调用 AI 模型还是执行普通代码然后返回一个包含状态更新的字典。需要强调的是节点返回的是**增量更新 (Delta Update)**而不是整个新的状态。LangGraph 框架负责将这些更新安全地合并到中央状态中。Edge (边缘)边缘定义了工作流的流程走向它们连接了不同的节点。边缘本质上也是函数其职责是决定当一个节点执行完成后下一步应该执行哪个节点。边缘主要分为两种类型**固定边缘 (Fixed Edges)**使用 add_edge 定义用于无条件地从 Node A 转向 Node B适用于线性流程。**条件边缘 (Conditional Edges)**使用 add_conditional_edges 定义它们是动态控制流的基础。根据当前状态的内容条件边缘可以决定下一步走向哪个节点或者直接终止流程。三、环境准备与 LangGraph 极简入门 (Hello World)LangGraph 的安装非常简单。只需要安装核心库即可开始pip install -U langgraph langchain-core流程图示意实战代码我们将构建一个最简单的图它只有一个节点这个节点会向状态中的 messages 列表添加一条 “Hello, LangGraph!”。import operatorfrom typing import Annotated, TypedDictfrom langgraph.graph import StateGraph, END# --- 1. 定义状态 (State) ---# 状态是图中流动的数据结构。# 我们使用 TypedDict 来定义。class MyGraphState(TypedDict): # messages 键是一个列表Annotated[list, operator.add] # 是一个LangGraph的魔法它告诉图 # 当一个节点返回 messages 时不要覆盖它而是添加 (add) 到现有列表中。 messages: Annotated[list, operator.add]# --- 2. 定义节点 (Nodes) ---# 节点是图中的工人它们是接收状态并返回更新的函数。def my_node(state: MyGraphState): print(--- 正在执行 my_node ---) # state 是当前状态的字典 # 我们返回一个字典其中包含要更新的状态部分 return {messages: [Hello, LangGraph!]}# --- 3. 定义图 (Graph) ---# StateGraph 是我们构建图的入口workflow StateGraph(MyGraphState)# 添加一个名为 greet 的节点它对应我们上面定义的 my_node 函数workflow.add_node(greet, my_node)# --- 4. 定义图的结构 (Edges) ---# 设置入口点。图将从 greet 节点开始执行。workflow.set_entry_point(greet)# 添加一条边。greet 节点执行完毕后流程结束 (END)。workflow.add_edge(greet, END)# --- 5. 编译图 ---# compile() 方法将我们的图定义编译成一个可执行的 appapp workflow.compile()# --- 6. 运行图 ---# 我们使用 .invoke() 来运行图。# 必须提供一个初始状态。initial_state {messages: []}final_state app.invoke(initial_state)print(\n--- 最终结果 ---)print(final_state)# --- 预期输出 ---# --- 正在执行 my_node ---## --- 最终结果 ---# {messages: [Hello, LangGraph!]}四、如何学习AI大模型大模型时代火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业”“谁的饭碗又将不保了”等问题热议不断。不如成为「掌握AI工具的技术人」毕竟AI时代谁先尝试谁就能占得先机想正式转到一些新兴的 AI 行业不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合辅助编程提效或上手实操应用增加自己的职场竞争力。但是LLM相关的内容很多现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学学习成本和门槛很高那么针对所有自学遇到困难的同学们我帮大家系统梳理大模型学习脉络将这份LLM大模型资料分享出来包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 有需要的小伙伴可以扫描下方二维码领取↓↓↓学习路线第一阶段 从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段 以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段 以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】