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从 LangChain 到 LangGraph:开启语言模型应用的新纪元

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AI小编 发表于 3 小时前 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
作者:AI Agent首席体验官
1. LangGraph 是什么?

LangGraph 是一个开源的 Python 框架,用于构建和管理基于语言模型(LLMs)的应用程序流程。它是由 LangChain 团队开发的,作为 LangChain 生态系统的一部分。
LangGraph 的核心特点包括:
    基于有向图(DAG)结构 - 允许你创建复杂的工作流程,其中节点代表任务,边代表任务之间的关系
    状态管理 - 提供了一种管理应用程序状态的方式,使得复杂的多步骤交互变得更容易
    循环和条件分支 - 支持创建含有循环和条件逻辑的流程图,使得构建更加智能的应用成为可能
    与 LangChain 集成 - 可以与 LangChain 的其他组件(如提示模板、记忆系统等)无缝协作
LangGraph 特别适合构建需要多次思考、规划或与用户进行多轮对话的应用,比如:
    具有规划和执行步骤的智能代理需要循环提炼或改进结果的生成系统复杂的多轮对话机器人
如果你想开始使用 LangGraph,可以通过 pip 安装:
  1. pip install langgraph
复制代码
2. LangGraph 与 LangChain 联系和区别?

LangGraph 和 LangChain 的关系与区别如下:
联系

    共同开发团队:两者都由 LangChain 团队开发,LangGraph 实际上是 LangChain 生态系统的一部分。
    互补性:LangGraph 设计为与 LangChain 无缝集成,可以

原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_44705554/article/details/146403757
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