langgraph专题

从零开始使用 LangGraph、LLaMA3 和 Elasticsearch 向量存储构建本地代理的教程

作者：来自 Elastic Pratik Rana 在本教程中，我们将了解如何使用 LangGraph、LLaMA3 和 Elasticsearch Vector Store 从头开始创建可靠的代理。我们将结合 3 篇高级 RAG 论文中的想法：用于路由的自适应 RAG：根据内容将问题引导到向量存储或网络搜索纠正性 RAG 回退机制：使用该机制，当问题与向量存储不相关时，我们将引入回

使用 LangGraph 构建工作流，实现与虚拟女友对话

文章目录简介背景流程图代码实现简介介绍了如何使用 LangGraph 搭建一个基于聊天机器人的工作流，具体实现了一个虚拟女友的角色扮演游戏。通过流程图展示了构建完成的状态图，并介绍了各个节点的功能，如接收用户输入、生成对话等。提供了是否使用历史聊天记录的方法，让虚拟女友记住用户之前的对话，还是忘记。通过此项目，读者可以学习如何使用 langgraph 中实现类似的

LangGraph：构建复杂智能体应用的全面指南

预备知识在深入了解LangGraph之前，我们需要掌握一些基础知识，包括LangChain中的链与LCEL（LangChain Expression Language），LCEL构建与调度Agent的方法，以及图（Graph）的基本概念。这些知识将为我们后续学习和使用LangGraph打下坚实的基础。 1.1 LangChain中的链与LCEL LangChain是一个用于构建语言模型应用

LangGraph实战：从零分阶打造人工智能航空客服助手

❝ 通过本指南，你将学习构建一个专为航空公司设计的客服助手，它将协助用户查询旅行信息并规划行程。在此过程中，你将掌握如何利用LangGraph的中断机制、检查点技术以及更为复杂的状态管理功能，来优化你的助手工具，同时有效管理用户的机票预订、酒店住宿、租车服务以及旅游活动。客服助手机器人能够帮助团队更高效地处理日常咨询，但要打造一个能够稳定应对各种任务且不会让用户感到烦恼的机器人并非易事。

LangGraph核心概念

引言 LangGraph是一个基于图状态机构建复杂、稳定的AI agent的库。本文介绍LangGraph的核心概念。基于LangGraph官方文档。背景尽管可能每个人对AI Agent由什么构成的定义不同，这里将agent看成是利用语言模型来控制工作流(workflow)循环和采取行动的系统。原型的LLM agent使用ReAct式设计，将LLM应用于驱动一个基本循环，具体步

基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（十）

LlaMA 3 系列博客基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（一）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（二）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（三）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（四）基于 LlaMA 3

基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（七）

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基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（八）

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基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（九）

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基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（四）

基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（四）大家继续看 https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/的文档内容第三部分：工具使用工具的使用是人类的一个显着而显着的特征。我们创造、修改和利用外部物体来完成超出身体和认知极限的事情。为大模型配备外部工具可以显着扩展模型功能。有些动物制造和使

简单的LangGraph示例

在学习智能体，然后又接触到LangGraph，参照文档尝试了一个简单的LangGraph demo。一、环境准备： pip install langchainpip install langchain_openaipip install langgraph 二、代码： from typing import TypedDict, Annotated, Sequenceimport o

自省式RAG 与 LangGraph的实践

自省式 RAG 对实现 RAG 的步骤进行逻辑分析：比如，我们需要知道什么时候进行检索（基于问题和索引的构成）、何时改写问题以提升检索效率，或者何时抛弃无关的检索结果并重新检索。因此提出了自省式 RAG，自省式 RAG 利用大型语言模型自我校正检索质量不佳或生成内容不够优质的问题。基础 RAG 流程，实质上是种链式过程：大型语言模型根据检索到的文档来决定生成的内容。有些 RAG 运作模式

LangGraph 入门与实战

原文：LangGraph 入门与实战 - 知乎参考：langgraph/examples at main · langchain-ai/langgraph · GitHub 大家好，我是雨飞。LangGraph 是在 LangChain 基础上的一个库，是 LangChain 的 LangChain Expression Language （LCEL）的扩展。能够利用有向无环图的方式，去协调

重磅发布！使用 LangGraph 创建一个超级AI Agent

几天前，LangChain 正式宣布了名为 LangGraph 的新库，LangGraph 建立在 LangChain 之上，简化了创建和管理Agent及其运行时的过程。在这篇文章中，我们将全面介绍 langGraph，什么是代理和代理运行时？Langgraph 的特点是什么，以及如何在 Langgraph 中构建一个代理执行器，我们将探讨 Langgraph 中的聊天代理执行器以及如何在人类

LangChain 最近发布的一个重要功能：LangGraph

LangGraph 是 LangChain 最近发布的一个重要功能，LangChain 进入多代理框架领域。通过建立在LangChain 之上，LangGraph 使开发人员可以轻松创建强大的代理运行时。 LangChain 使用其表达语言（LCEL）为开发人员构建定制链提供技术支持。从数据结构的角度来看，这样的链是一个有向无环图（DAG）。然而，在实践中，用户可能希望使用代理构建循环图。换

LangChain 81 LangGraph 从入门到精通三

LangChain系列文章 LangChain 60 深入理解LangChain 表达式语言23 multiple chains链透传参数 LangChain Expression Language (LCEL)LangChain 61 深入理解LangChain 表达式语言24 multiple chains链透传参数 LangChain Expression Language (LCEL)L

LangGraph基础理解

文章目录动机功能StateGraphNodesEdges起始边正常边条件边 Agent ExecutorChat Agent ExecutorModifications 本文对LangGraph博客内容做下简单总结，详细内容请查看langchain博客 https://blog.langchain.dev/langgraph/ 动机 Agent的实现基本上有两个步骤:

LangGraph：一个基于LangChain构建的AI库，用于创建具有状态、多参与者的应用程序

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