LangGraph是LangChain、LangServe和LangSmith系列的最新成员，旨在使用LLM构建生成式人工智能应用程序。请记住，所有这些都是独立的包，必须单独进行pip安装。
在深入学习LangGraph之前，需要了解LangChain的两个主要概念。
1. 链：围绕LLM编写的程序，用于执行任务，例如自动SQL编写或NER提取链等。请注意，链不能用于任何其他任务（甚至不能用于一般用例），如果尝试这样做，可能会损坏链。链中要遵循的步骤是预定义的，不可灵活调整。
2. 代理：链的更加灵活版本，代理通常是启用第三方工具（例如谷歌搜索、YouTube）的LLM，由LLM本身决定下一步如何解决给定的查询。
现在，当处理现实世界的问题时，一个常见的问题是希望找到介于链和代理之间的解决方案。即不像链那样硬编码，但也不像代理那样完全由LLM驱动。
LangGraph是以LangChain为核心，用于创建工作流程中的循环图的工具。因此，我们假设以下示例：
你希望在知识库上搭建一个基于RAG的检索系统。现在，你希望引入这样一种情况：如果RAG的输出未满足特定质量要求，代理/链应该再次检索数据，但这次是自行更改提示。并且重复此过程，直到达到质量阈值为止。
使用LangGraph可以实现这种循环逻辑。这只是一个示例，使用LangGraph还可以做更多事情。
注：可以将其视为向链中引入循环逻辑，使其成为循环链。
顾名思义，LangGraph具有一般图形所具有的所有组件，例如节点、边等，接下来通过一个示例来了解。
在此示例中，希望将RAG系统在数据库中的最终输出减少到不超过30个字符。如果输出长度大于30个字符，则希望引入循环，使用不同的提示再次尝试，直到长度小于30个字符为止。这是一个演示目的的基本逻辑。你甚至可以实现复杂的逻辑来改善RAG结果。
我们将创建的图形如下所示。
图片
此处使用的版本为 langchain===0.0.349， openai===1.3.8， langgraph===0.0.26。
from typing import Dict, TypedDict, Optionalfrom langgraph.graph import StateGraph, ENDfrom langchain.vectorstores import Chromafrom langchain.chains import RetrievalQAfrom langchain.llms import OpenAIfrom langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddingsllm = OpenAI(openai_api_key='your API')接下来，我们将定义一个StateGraph。
class GraphState(TypedDict): question: Optional[str] = None classification: Optional[str] = None response: Optional[str] = None length: Optional[int] = None greeting: Optional[str] = Noneworkflow = StateGraph(GraphState)什么是StateGraph？
StateGraph是任何LangGraph流程的核心，它存储了在执行工作流程时我们将存储的各种变量的状态。在本例中，我们有5个变量，其值在执行图形时将进行更新，并将与所有边和节点共享。
def retriever_qa_creation(): embeddings = OpenAIEmbeddings() db = Chroma(embedding_functinotallow=embeddings,persist_directory='/database',collection_name='details') qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, chain_type="stuff", retriever=db.as_retriever()) return qarag_chain = retriever_qa_creation()def classify(question): return llm("classify intent of given input as greeting or not_greeting. Output just the class.Input:{}".format(question)).strip()def classify_input_node(state): question = state.get('question', '').strip() classification = classify(question) return {"classification": classification}def handle_greeting_node(state): return {"greeting": "Hello! How can I help you today?"}def handle_RAG(state): question = state.get('question', '').strip() prompt = question if state.get("length")<30: search_result = rag_chain.run(prompt) else: search_result = rag_chain.run(prompt+'. Return total count only.') return {"response": search_result,"length":len(search_result)}def bye(state): return{"greeting":"The graph has finished"}workflow.add_node("classify_input", classify_input_node)workflow.add_node("handle_greeting", handle_greeting_node)workflow.add_node("handle_RAG", handle_RAG)workflow.add_node("bye", bye)这需要一些解释。
①读取任何状态变量。
②更新任何状态变量。在这种情况下，每个节点的返回函数都会更新某个或某些状态变量的状态/值。
workflow.set_entry_point("classify_input")workflow.add_edge('handle_greeting', END)workflow.add_edge('bye', END)在上述的代码片段中，
def decide_next_node(state): return "handle_greeting" if state.get('classification') == "greeting" else "handle_RAG"def check_RAG_length(state): return "handle_RAG" if state.get("length")>30 else "bye"workflow.add_conditional_edges( "classify_input", decide_next_node, { "handle_greeting": "handle_greeting", "handle_RAG": "handle_RAG" })workflow.add_conditional_edges( "handle_RAG", check_RAG_length, { "bye": "bye", "handle_RAG": "handle_RAG" })条件边界可根据条件（例如if-else）在两个节点之间进行选择。在创建的两个条件边界中：
第一个条件边界
当遇到classify_input时，根据decide_next_node函数的输出选择handle_greeting或handle_RAG。
第二个条件边界
如果遇到handle_RAG，则根据check_RAG_length条件选择handle_RAG或bye。
app = workflow.compile()app.invoke({'question':'Mehul developed which projects?','length':0})# 输出{'question': 'Mehul developed which projects?', 'classification': 'not_greeting', 'response': ' 4', 'length': 2, 'greeting': 'The graph has finished'}对于上述提示，图形流程如下所示：
classify_input: 情感将为not_greeting。
由于第一个条件边界，移至handle_RAG。
由于length=0，使用第一个提示并检索答案（总长度将大于30）。
由于第二个条件边界，再次移至handle_RAG。
由于length>30，使用第二个提示符。
由于第二个条件边界，移至bye。
END。
如果没有使用LangGraph：
rag_chain.run("Mehul developed which projects?")# 输出"Mehul developed projects like ABC, XYZ, QWERTY. Not only these, he has major contribution in many other projects as well at OOO organization"app.invoke({'question':'Hello bot','length':0})# 输出{'question': 'Hello bot', 'classification': 'greeting', 'response': None, 'length': 0, 'greeting': 'Hello! How can I help you today?'}这里的流程会更简单。
classify_input: 情感将为greeting。
由于第一个条件边界，移至handle_greeting。
END。
虽然我在这里应用的条件相当简单，但通过添加更复杂的条件，这个框架可以很容易地用于改进你的结果。
本文链接：http://www.28at.com/showinfo-26-79462-0.html使用LangChain和LangGraph大幅提升RAG效果
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