此外,虽然证据中没有直接提到具体的图数据结构类型,但从LangGraph功能的角度来看,可以推测LangChain可能还支持其他类型的图数据结构,如有序图(RDF)或无环图等,这些都是常见的图数据结构类型。 至于应用场景,虽然证据中没有详细说明,但根据LangChain的介绍,它可以用于构建可组合的流水线(Chains),这表明LangChain支持模...
LangGraph 是 LangChain 的一个重要扩展库,它允许开发者构建基于大型语言模型(LLMs)的复杂应用,特别是那些需要循环或多个智能体(agents)协作的应用。以下是 LangGraph 的一些关键特性和概念: 状态图(StateGraph):LangGraph 使用状态图来表示整个应用的状态,图中的节点和边定义了应用的流程和逻辑4。 节点(Nodes):...
我的想法是,因为语法上的问题,首先 LCEL 本身要实现 loop 和 condition 的情况就比较困难,为了避免更冗余的情况(本身 LCEL 就是为了简化线性流程上 langchain 陈旧的繁琐写法),同时 loop 和 condition 这两种情况又非常重要,举几个可能操作场景,我希望llm给我一篇技术文稿,完成后我要做审稿修改使他根据我的意见...
from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_core.messages import SystemMessage from langchain_core.messages import HumanMessage from langchain_core.runnables import RunnableConfig from langgraph.graph import StateGraph, END from langgraph.pregel import GraphRecursionError 我们还需要为测试用例创...
一:LangGraph入门 https://langchain-ai.github.io/langgraph/tutorials/ https://langchain-ai.github.io/langgraph/how-tos/ (一)Chain、LangChain代理、LangGraph 1.Chain:线性执行的顺序链 LangChain的核心优势在于其能够轻松构建自定义链,这些链通常是线性的,类似于有向无环图(DAG),每个步骤都严格按顺序执...
多Agent(Multi-Agent)智能体构建的需求,即多个Agent协作完成任务的场景支持。(这也是Langchain相对于竞争对手Autogen等最薄弱的能力之一,也是众多开发者千呼万唤的特性) 所以,让我们简单总结LangGraph诞生的动力:LangChain简单的链(Chain)不具备“循环”能力;而AgentExecutor调度的Agent运行又过于“黑盒”。因此需要一个...
首先,我们需要安装所有langchain包。 代码语言:javascript 复制 pip install langchain langchain_openai langgraph langchain_core langsmith langchain_experimental 我们还需要安装一些包用于存储数据(pandas)和创建图表(matplotlib)。 代码语言:javascript 复制 ...
此处使用的版本为 langchain===0.0.349, openai===1.3.8, langgraph===0.0.26。 3.1 首先,让我们导入重要的内容并初始化LLM。这里使用的是OpenAI API,但你也可以使用其他LLM。 复制 fromtypingimportDict,TypedDict,Optionalfromlanggraph.graphimportStateGraph,ENDfromlangchain.vectorstoresimportChromafromlangchain...
主要是帮助用户创建用户故事。首先，文章强调了LangGraph和LangChain的作用，通过它们可以更简单地控制对话...
LangGraph是一种创新的多代理运行时环境,它源于LangChain的概念,但增加了多代理协同工作的能力。本文将介绍LangGraph的进化过程、技术特点、实际应用以及未来发展前景,帮助读者理解这一复杂技术概念并探讨其在实际应用中的价值。