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网站工信部实名认证,网站进行内容设计时首先应该( ).,电商数据分析怎么做,商业网站建设所用软件LangGraph是构建复杂AI工作流的神器#xff0c;其核心三要素为State#xff08;状态机#xff09;、Node#xff08;干活/函数#xff09;和Edge#xff08;流程控制#xff09;。它将复杂流程抽象为可维护的节点#xff0c;每个节点可引入LLM或工具处理#xff0c;使…LangGraph是构建复杂AI工作流的神器其核心三要素为State状态机、Node干活/函数和Edge流程控制。它将复杂流程抽象为可维护的节点每个节点可引入LLM或工具处理使工作流清晰可控。作为图形处理引擎通过compile和invoke执行state作为共享数据结构在节点间传递更新适合需要流程控制的应用场景。前排提示文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦“「 嘿兄弟我好想交女朋友但都交不到怎么办 」”身为 AI 工程师为了帮他当然是画个流程图啊交女朋友要分步骤每个步骤都有单一目的。 如果失败也没关系流程上我们退回去反省一下再接再厉「… 这 TM 一点都不实际 ”有道理一定是因为没有用 LangGraph 的关系用了 LangGraph 一切都实际了起来!用 LangGraph 把每个步骤都接上 LLM 或者是 Tool搜索 要流程有流程要行动有行动 这就是交友 agent 。为什么要 LangGraph当你的产品需要一些流程、步骤用 LangGraph 搭配 LangChain• 能够实现 workflow / Agent 搭建• 轻易把 LLM 引入每个步骤当中• 把流程抽象出来好维护。 把每一个复杂的步骤封装起来。可是LangGraph 怎么做到呢 有三个要素LangGraph 是什么LangGraph 三要素•State 状态机如同变量表•Node 干活 / 函数•Edge流程控制太抽象 给个简单例子# **State**class MyState(TypedDict): # from typing import TypedDict i: int j: int# Functions on **nodes**def fn1(state: MyState): print(fEnter fn1: {state[i]}) return {i: 1}def fn2(state: MyState): i state[i] return {i: i1}# Conditional **edge** functiondef is_big_enough(state: MyState): if state[i] 10: return END else: return n2# The Graph! The Program !!workflow StateGraph(MyState)workflow.add_node(n1, fn1)workflow.add_node(n2, fn2)workflow.set_entry_point(n1)workflow.add_edge(n1, n2)workflow.add_conditional_edges( sourcen2, pathis_big_enough)# Compile, and then rungraph workflow.compile()r graph.invoke({i: 1000, j: 123})print(r) 这个 graph 的可视化执行过程  最后输出 plaintext {i: 11, j: 123}跟单纯写 python 程序的不同LangGraph 能够让每一个「步骤」都很复杂 引入 LLM 跟工具的处理把「流程」抽象出来 变得干净好维护。Graph 像是一个子程序在这个例子 MyState 其实是一个字典先知道这样后面有更多解释。1. Node 节点fn1 跟 fn2 两个 function因为他们由 add_node 绑在节点上 – 前面说了 Node 就是在干活可以理解为具体的打工人。何谓干活 通常是「改变 state」当然也可以是具体的某个事情比如读取文件、写文件等。def fn1(state: MyState): print(fEnter fn1: {state[i]}) return {i: 1}def fn2(state: MyState): i state[i] return {i: i1}• 想象 state 状态 是属于这个 graph 的「变量表」。•fn1先打印传入的 state; 回传{“i” 1}代表「不管 state 的 i 以前是多少现在覆盖掉变成 1• 同理fn2把 state 的 i 加上 1 以后回传代表「state 里面的 i 多加 1• 注意state[“i”]是这个 graph 里面的变数在其他节点的 function 也能存取。光是定义 function 不够还要绑到 graph 上给每个 node 一个名字workflow.add_node(n1, fn1)workflow.add_node(n2, fn2)2. Edge 边执行顺序呢 这就是 “edge” 控制了从一个点有方向地连到另一个点workflow.set_entry_point(n1)workflow.add_edge(n1, n2)workflow.add_conditional_edges( sourcen2, pathis_big_enough)•set_entry_point指定从哪个 node 开始执行•add_edge“n1” “n2”表示当 n1 执行完以后下一步就交给 n2 执行• 条件判断用.add_conditional_edges实现等价于程序里的“if”。它需要至少两个参数• source 表示起点• path 是一个 function 决定下一步给谁看他回传的字串代表哪个 node。• 示例代码中is_big_enough这个函数去看 state 变量表里的 i 有没有大于 10没有的话就回传 “n2”也就是下一棒再交给自己。 大于 10 的话就结束 ENDdef is_big_enough(state: MyState): if state[i] 10: return END else: return n2所以整个 Graph 看起来像个子程序 把 workflow 当作代码、state 当作变量表compile 编译成执行文件graph workflow.compile()r graph.invoke({i: 1000, j: 123})print(r)• 整个 graph 需要.compile才是一个能执行的 graph。 而 Compile 之后后加的 node/edge 不会反映在上面•.invoke是输入初始的 state 去执行; 输出是最后的 state• 虽然所有节点都没碰触 j – 也就是回传的都是 partial state 但 state 的 schema 是 TypeDict 里面有定义 j所以如果初始有给 j 值也会一直保留最后的输出会有 jEnter fn1: 1000{i: 11, j: 123}对了有没有发现 示例代码完全没 AI 模型 。LangGraph 本质上就是个 “graph processing” engine 而已!3. State 状态State是一个共享的数据结构在 graph 的节点之间传递和更新在上面的代码中我们已经看到了节点函数fn1、fn2可以读取 state 并进行修改class MyState(TypedDict): i: int j: int...def fn2(state: MyState): i state[i] return {i: i1}核心特性State就像是一个在图中流动的数据包每个节点都可以检查它、修改它然后传递给下一个节点。这种设计让复杂的 AI 工作流变得清晰可维护。读者福利倘若大家对大模型感兴趣那么这套大模型学习资料一定对你有用。针对0基础小白如果你是零基础小白快速入门大模型是可行的。大模型学习流程较短学习内容全面需要理论与实践结合学习计划和方向能根据资料进行归纳总结包括大模型学习线路汇总、学习阶段大模型实战案例大模型学习视频人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型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】AI大模型学习路线汇总大模型学习路线图整体分为7个大的阶段全套教程文末领取哈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。大模型实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。大模型视频和PDF合集这里我们能提供零基础学习书籍和视频。作为最快捷也是最有效的方式之一跟着老师的思路由浅入深从理论到实操其实大模型并不难。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。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】