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共 24 篇文章

标签:工作流编排 第2页

LangGraph 实战(四):控制流-AI项目博客

LangGraph 实战(四):控制流

4.1. 顺序结构 4.1.1. add_edge add_edge 用于在两个节点之间添加一条有向边。边是图结构中最基本的元素之一,节点之间的执行顺序、分支跳转以及循环控制,最终都依赖节点和边共同表达。 因此,在 LangGraph 中,基础的控制流结构都可以通过 add_edge 进行构建。 示例如下: from langgraph.graph import StateGraph, START, END from typing im…

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LangGraph 实战(三):图的状态(State)管理-AI项目博客

LangGraph 实战(三):图的状态(State)管理

3.1. 状态定义 状态的定义实际上是在声明状态的Schema,后者是状态字段的完整描述。 官方推荐了三种定义Schema的方式:TypedDict、dataclass、Pydantic 3.1.1. TypedDict from langgraph.graph import StateGraph, START, END from typing import TypedDict, Annotated from operator impo…

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LangGraph 实战(二):图的基础构建与运行-AI项目博客

LangGraph 实战(二):图的基础构建与运行

本节将从一个基础案例入手,掌握图的基本创建、调用和可视化方法。 图的构建与运行分为三个阶段:定义状态图、编译状态图、调用状态图 2.1. 定义状态图 状态图的定义可以分为以下几个步骤: 1. 定义全局状态 定义整个运行图共享的全局状态(实际上,除了全局状态,LangGraph还支持其它类型的状态,下文详述) 2. 创建状态图 创建 StateGraph实例,将状态和状态图绑定 3. 定义图结构 定义节点和边并添加到状态图中 2.1.1.…

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LangGraph 实战(一):LangGraph 总览-AI项目博客

LangGraph 实战(一):LangGraph 总览

LangGraph 运行时底层基于自研的 Pregel 运行时,其核心思想借鉴了 Google Pregel 计算模型,用于组织和执行复杂的图计算流程。 1.0. LangGraph和LangChain的版本迭代及定位 LangChain 1.x 的定位发生了明显变化:旧式 Chain、Retriever、Memory 等组件被迁移至 langchain-classic;LCEL 保留为 langchain-core 的底层组合机制,但…

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LangGraph 实战(零):环境配置-AI项目博客

LangGraph 实战(零):环境配置

从零开始,一步一步完成本课程所需的所有环境配置。 1. 安装 Miniconda Conda 是一个包管理和环境管理工具。Miniconda 是 Conda 的精简版,只包含最基本的组件,体积小、安装快,推荐使用。 1.1 下载 Miniconda 打开 Miniconda 官方下载页面: https://docs.anaconda.com/miniconda/ 根据操作系统选择对应版本: 操作系统 推荐安装包 Windows Mini…

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Spring AI Alibaba 64|Graph Core · Graph 工作流编排指南 · 步骤 4:构建您的节点:适当处理错误-AI项目博客

Spring AI Alibaba 64|Graph Core · Graph 工作流编排指南 · 步骤 4:构建您的节点:适当处理错误

不同的错误需要不同的处理策略: 错误类型谁来修复策略何时使用瞬时错误(网络问题、速率限制)系统(自动)重试策略通常会在重试时解决的临时故障LLM可恢复错误(工具失败、解析问题)LLM将错误存储在状态中并循环回去LLM可以看到错误并调整其方法

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专注 AI 工程化落地 —— 覆盖智能体、大模型、Java AI 与 Python 的学习笔记,以及 AI 平台的项目实战记录。

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