LangChain 最近发布的一个重要功能：LangGraph

本文主要是介绍LangChain 最近发布的一个重要功能：LangGraph，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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。

在这里插入图片描述

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。换句话说，代理可以根据模型推理在循环中被调用，直到任务完成。AutoGen就是支持这种机制的框架。

LangGraph专门设计以满足这类用户的需求。换句话说，开发人员可以使用它来构建类似于AutoGen的多代理LLM应用程序。

LangGraph 提供了一种称为状态机的技术，它可以驱动循环代理调用。因此，LangGraph具有三个关键元素：

StateGraph（状态图）
Node（节点）
Edge（边缘）

技术交流&资料

技术要学会分享、交流，不建议闭门造车。一个人可以走的很快、一堆人可以走的更远。

成立了大模型技术交流群，本文完整代码、相关资料、技术交流&答疑，均可加我们的交流群获取，群友已超过2000人，添加时最好的备注方式为：来源+兴趣方向，方便找到志同道合的朋友。

方式①、微信搜索公众号：机器学习社区，后台回复：加群
方式②、添加微信号：mlc2060，备注：来自CSDN + 技术交流

通俗易懂讲解大模型系列

做大模型也有1年多了，聊聊这段时间的感悟！
用通俗易懂的方式讲解：大模型算法工程师最全面试题汇总
用通俗易懂的方式讲解：不要再苦苦寻觅了！AI 大模型面试指南（含答案）的最全总结来了！
用通俗易懂的方式讲解：我的大模型岗位面试总结：共24家，9个offer
用通俗易懂的方式讲解：大模型 RAG 在 LangChain 中的应用实战
用通俗易懂的方式讲解：一文讲清大模型 RAG 技术全流程
用通俗易懂的方式讲解：如何提升大模型 Agent 的能力?
用通俗易懂的方式讲解：ChatGPT 开放的多模态的DALL-E 3功能，好玩到停不下来！
用通俗易懂的方式讲解：基于扩散模型（Diffusion）,文生图 AnyText 的效果太棒了
用通俗易懂的方式讲解：在 CPU 服务器上部署 ChatGLM3-6B 模型
用通俗易懂的方式讲解：使用 LangChain 和大模型生成海报文案
用通俗易懂的方式讲解：ChatGLM3-6B 部署指南
用通俗易懂的方式讲解：使用 LangChain 封装自定义的 LLM，太棒了
用通俗易懂的方式讲解：基于 Langchain 和 ChatChat 部署本地知识库问答系统
用通俗易懂的方式讲解：在 Ubuntu 22 上安装 CUDA、Nvidia 显卡驱动、PyTorch等大模型基础环境
用通俗易懂的方式讲解：Llama2 部署讲解及试用方式
用通俗易懂的方式讲解：基于 LangChain 和 ChatGLM2 打造自有知识库问答系统
用通俗易懂的方式讲解：一份保姆级的 Stable Diffusion 部署教程，开启你的炼丹之路
用通俗易懂的方式讲解：对 embedding 模型进行微调，我的大模型召回效果提升了太多了
用通俗易懂的方式讲解：LlamaIndex 官方发布高清大图，纵览高级 RAG技术
用通俗易懂的方式讲解：为什么大模型 Advanced RAG 方法对于AI的未来至关重要？
用通俗易懂的方式讲解：使用 LlamaIndex 和 Eleasticsearch 进行大模型 RAG 检索增强生成
用通俗易懂的方式讲解：基于 Langchain 框架，利用 MongoDB 矢量搜索实现大模型 RAG 高级检索方法
用通俗易懂的方式讲解：使用Llama-2、PgVector和LlamaIndex，构建大模型 RAG 全流程

StateGraph

StateGraph 是LangChain的一个类，表示图的数据结构并反映其状态。图的状态由将很快介绍的节点更新。

class State(TypedDict):input: strall_actions: Annotated[List[str], operator.add]graph = StateGraph(State)

Node

图中最关键的元素之一是节点。每个LangGraph节点都有一个名称和其值，它可以是LCEL中的函数或可运行项。每个节点接收一个字典类型的数据，其结构与状态定义相同。节点返回具有相同结构的更新状态。

LangGraph定义了一个称为END的特殊节点，用于识别状态机的结束状态。

from langgraph.graph import END
graph.add_node("model", model)
graph.add_node("tools", tool_executor)

Edge

在图中，节点之间的关系通过边界定义。LangGraph定义了两种类型的边：普通边和条件边。

普通边定义了上游节点应始终调用的其他节点。

graph.add_edge("tools", "model")

条件边，使用函数（路由器）来确定下游节点。

graph.add_conditional_edge("model",should_continue,{"end": END,"continue": "tools"}
)

如上所示，条件边需要三个元素：

上游节点：边的起点，表示转换的起始点。
路由函数：此函数根据其返回值有条件地确定应进行转换的下游节点。
状态映射：根据路由函数的返回值，此映射指定下一个目的地。它将路由函数的可能返回值与相应的下游节点相关联。

运行图
在运行图之前，有两个必要的步骤需要完成：

设置入口点，以指定图中哪个节点作为入口点

graph.set_entry_point("model")

编译

app = graph.compile()

现在，我们可以运行LangGraph应用程序如下：

app.stream({"messages": [HumanMessage(content="Write a tweet about LangChain news")]}
)

用例

这是一个示例。图包含三个节点：主管、搜索引擎和 Twitter 作者。根据需要，主管可能多次调用搜索引擎以检索所需数据，然后将数据转发给Twitter作者以撰写推文。因此，在主管和搜索引擎之间存在循环。

LangChain可以帮助开发人员轻松构建基于工具的代理，然后基于这些代理创建节点。

定义图状态

class AgentState(TypedDict):messages: Annotated[Sequence[BaseMessage], operator.add]next: str

声明工具函数

@tool("web_search")
def web_search(query: str) -> str:"""通过查询使用Google SERP API进行搜索"""search = SerpAPIWrapper()return search.run(query)@tool("twitter_writer")
def write_tweet(content: str) -> str:"""根据内容编写推文。"""chat = ChatOpenAI()messages = [SystemMessage(content="您是Twitter帐户操作员。您负责根据给定的内容撰写推文。您应遵循Twitter政策，并确保每条推文不超过140个字符。"),HumanMessage(content=content),]response = chat(messages)return response.content

辅助函数 —— 使用工具创建代理

def create_agent(llm: ChatOpenAI, tools: list, system_prompt: str):prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system",system_prompt,),MessagesPlaceholder(variable_name="messages"),MessagesPlaceholder(variable_name="agent_scratchpad"),])agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt)executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)return executor

辅助函数 —— 使用代理创建节点

def agent_node(state, agent, name):result = agent.invoke(state)return {"messages": [HumanMessage(content=result["output"], name=name)]}

创建主管节点

members = ["Search_Engine", "Twitter_Writer"]
system_prompt = ("您是一名主管，负责管理以下工作者之间的对话：{members}。给定以下用户请求，使用下一步操作进行回复。每个工作者将执行一个任务，并回复其结果和状态。完成后，使用FINISH进行回复。"
)
options = ["FINISH"] + members
function_def = {"name": "route","description": "选择下一个角色。","parameters": {"title": "routeSchema","type": "object","properties": {"next": {"title": "Next","anyOf": [{"enum": options},],}},"required": ["next"],},
}
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", system_prompt),MessagesPlaceholder(variable_name="messages"),("system","根据以上对话，下一个应该采取行动的人是谁？还是我们应该结束？选择一个：{options}",),]
).partial(options=str(options), members=", ".join(members))
supervisor_chain = (prompt| llm.bind_functions(functions=[function_def], function_call="route")| JsonOutputFunctionsParser()
)

创建节点和边缘

search_engine_agent = create_agent(llm, [web_search], "您是一个网络搜索引擎。")
search_engine_node = functools.partial(agent_node, agent=search_engine_agent, name="Search_Engine")
twitter_operator_agent = create_agent(llm, [write_tweet], "您负责根据给定的内容撰写推文。")
twitter_operator_node = functools.partial(agent_node, agent=twitter_operator_agent, name="Twitter_Writer")
workflow = StateGraph(AgentState)
workflow.add_node("Search_Engine", search_engine_node)
workflow.add_node("Twitter_Writer", twitter_operator_node)
workflow.add_node("supervisor", supervisor_chain)
for member in members:workflow.add_edge(member, "supervisor")
conditional_map = {k: k for k in members}
conditional_map["FINISH"] = END
workflow.add_conditional_edges("supervisor", lambda x: x["next"], conditional_map)

编译

workflow.set_entry_point("supervisor")
graph = workflow.compile()

现在我们可以使用此图执行任务。让我们要求它搜索LangChain新闻并撰写一条推文：

for s in graph.stream({"messages": [HumanMessage(content="Write a tweet about LangChain news")]}
):if "__end__" not in s:print(s)print("----")

参考文献

https://ai.gopubby.com/langgraph-absolute-beginners-guide-cd4a05336312
https://github.com/sugarforever/LangChain-Tutorials/blob/main/langgraph_nodes_edges.ipynb

这篇关于LangChain 最近发布的一个重要功能：LangGraph的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！