免费制作手机网站,游戏建设网站,第18讲:商品模型 织梦网站系统 dedecms 教学课件,网站开发编程环境之前我们在第一时间介绍过使用LangChain的LangGraph开发复杂的RAG或者Agent应用#xff0c;随着版本的迭代#xff0c;LangGraph已经成为可以独立于LangChain核心#xff0c;用于开发多步骤、面向复杂任务、支持循环的AI智能体的强大框架。
近期LangGraph推出了一个使得复杂…之前我们在第一时间介绍过使用LangChain的LangGraph开发复杂的RAG或者Agent应用随着版本的迭代LangGraph已经成为可以独立于LangChain核心用于开发多步骤、面向复杂任务、支持循环的AI智能体的强大框架。
近期LangGraph推出了一个使得复杂AI智能体开发更加高效的工具LangGraph Studio一个为可视化测试与调试基于LangGraph构建的AI智能体而设计的集成环境。本文将带领大家初步探索这个新的工具。 1. 回顾LangGraph并创建测试智能体 LangGraph是用于构建基于LLM的复杂智能体的底层框架注意LangGraph并非类似于Coze这样的低代码Agent构建平台它的确更复杂但也更强大与其类似的是另一家主流框架LlamaIndex推出的Workflows。主要特点有 **基于图结构定义的AI工作流 ** **支持复杂的循环与条件分支 ** **细粒度的智能体控制而非智能体“黑盒子” ** 智能体状态的持久化可单步控制、暂停与恢复 支持多智能体开发、人机交互工作流
现在让我们参考官方应用构建一个简单的测试智能体这个智能体的Graph图定义如下 这是一个非常简单的智能体流程描述如下 用户输入问题 调用LLM获得问题答案并决定是否需要调用搜索工具 如果需要则调用搜索引擎获得结果并返回给LLM继续 如果不再需要搜索则给出答案流程结束
现在使用LangGraph实现这个智能体
【定义State】
定义在工作流中传递与保持的“状态”数据可以理解为全局共享数据
from typing import TypedDict,TypedDict, Annotated, Sequence from langgraph.graph import StateGraph, END from langgraph.graph import add_messages from langchain_core.messages import BaseMessage from langchain_openai import ChatOpenAI from langgraph.prebuilt import ToolNode from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults class AgentState(TypedDict): messages: Annotated[Sequence[BaseMessage], add_messages]【定义Node】
定义一个工作流中的处理节点这里主要有两个LLM调用与搜索引擎调用。另外定义一个辅助判断方法用来决定是否需要调用搜索引擎。
# 调用搜索引擎的工具节点利用ToolNode构建
tools [TavilySearchResults(max_results1)]
tool_node ToolNode(tools) # 调用大模型
def call_llm(state): messages state[messages] messages [{role: system, content: 你是一个中文智能小助手。}] messages model ChatOpenAI(temperature0, model_namegpt-4o-mini) model model.bind_tools(tools) response model.invoke(messages) return {messages: [response]} # 一个辅助方法判断是否需要调用工具
def should_continue(state): messages state[messages] last_message messages[-1] #根据大模型的反馈来决定是结束还是调用工具 if not last_message.tool_calls: return end else: return continue【定义Graph】
现在你可以定义Graph - 也就是智能体的工作流。
# 定义一个graph
workflow StateGraph(AgentState) # 增加两个节点
workflow.add_node(llm, call_llm)
workflow.add_node(search, tool_node) # 确定入口
workflow.set_entry_point(llm) # 一个条件边即从llm节点出来的两个分支及条件
workflow.add_conditional_edges( llm, should_continue, { continue: search, end: END, },
) # search调用后返回llm
workflow.add_edge(search, llm) #编译
graph workflow.compile() #本地测试代码
if __name__ __main__: while True: user_input input(User: ) print(User: user_input) if user_input.lower() in [quit, exit, q]: print(Goodbye!) break response graph.invoke({messages: [(user, user_input)]}) print(response[messages][-1].content)这里加上了本地测试代码创建完成后可以在本地运行测试。 2. LangGraph Studio是什么 LangGraph Studio是LangChain推出的专门用于复杂智能体与RAG应用可视化、交互与调试的桌面集成开发环境。借助于LangGraph Studio你可以非常直观的观察所创建的AI智能体的工作流程并与其进行交互来调试它的多步骤任务监控各个步骤的状态与输入输出从而更快的发现故障与修复。 需要注意的几点是 LangGraph Studio不是一个快速创建LangGraph智能体的开发平台至少目前还不是。 LangGraph Studio的调试是针对LangGraph智能体的Cloud部署模式即将智能体部署在独立的API Server中并通过API调用智能体。 使用时LangGraph Studio会把你的智能体打包成docker image并在本地启动测试的API Server。原理如下图 LangGraph Studio使用需要LangSmith的账号可以去LangSmith免费注册并获得LangSmith的API_Key。 3. 用LangGraph Studio在本地加载智能体 【准备工作Docker安装】
由于LangGraph Studio需要启动一个Docker作为API Server因此依赖于Docker Engine请首先安装Docker Desktop并确保docker-compose的版本为2.22.0或更高版本。
【步骤1下载LangGraph Studio并安装】
进入LangGraph Studio的github项目地址搜索langgraph-studio下载桌面客户端暂时只有Mac版本很快支持其他平台。下载完成后安装打开并使用LangSmith账户登录免费账户也可。
【步骤2配置项目目录】
为了让LangGraph Studio能够认识并在构建的API ServerDocker Image中加载你的智能体你的智能体项目需要满足必要的项目结构一般类似于 这里的agent.py为基于LangGraph的智能体代码参考上文此外需要三个基本的配置
langgraph.json基本配置文件。定义依赖项、环境变量、智能体路径等配置的文件。下图是例子配置内容很好理解就是一些路径和指向请根据自己实际的目录结构进行修改。 **requirements.txt**项目依赖。用来在docker中运行Agent。下图是例子配置 **.env**智能体运行时需要的环境变量比如OPENAI_API_KEY等。这里我们的配置项包括 【步骤三用LangGraph Studio加载智能体】
确保Docker后台在运行。
打开LangGraph Studio使用LangSmith账户登录。
导航到你的langgraph.json文件所在的项目目录并选择该目录打开。
如果一切正常一段时间后构建docker image并启动你将会看到代理的可视化表示。常见的问题通常和配置错误有关比如不正确的LangSmith的API Key或者配置中的目录名称错误等。 用LangGraph Studio调试智能体 LangGraph Studio通过调用本地API Serverdocker中的智能体服务相关接口来向使用者提供一系列跟踪与调试功能包括
与智能体对话发送消息并接受反馈
在左上角菜单中选择需要调试的智能体Graph然后在下方的Input区域选择Message添加你的输入消息然后点击Submit就可以调用智能体 智能体的响应会显示在右侧区域会清晰地显示每个步骤的执行情况 编辑消息
LangGraph Studio一个重要的调试功能是可以查看当前运行线程中的某个步骤的消息并对其进行编辑后创建一个新的“分支”运行后续相关的步骤会在此基础上自动重新运行。通过这种方法你可以观察到不同情况下的不同输出结果。比如这里我们把这里搜索的结果手工做个修改 然后点击下方的“Fork”按钮此时智能体会从该节点生成一个新的“分支”运行并重新输出结果。你可以点击下方的多个Fork之间的切换箭头来查看不同的结果这对于智能体调试中观察不同中间结果的影响非常有用 设置中断
LangGraph Studio允许给需要调用的智能体设置中断interrupts来控制工作流程。这有点类似程序调试中的断点与单步执行你可以在特点节点的前后来暂停工作流的运行以进行观察然后决定是否继续。这可以用于对智能体的每一步行为进行细粒度观察与控制以排除某种故障。
在左侧窗口区域右上角的菜单点击Interrupts按钮然后选择需要中断的节点及时间点节点前与节点后然后运行。比如这里对所有节点设置中断就会发现输出窗格中需要确认“Continue”后才会继续运行否则将会一直阻塞等待 运行线程管理
你可以在客户端管理多个智能体运行线程而不互相影响。在右侧区域左上角菜单中选择线程进行切换或者创建一个新的线程打开新的窗口这样就可以启动一个新的会话。 与LangSmith/VSCode的集成
LangGraph Studio与同属一家的LangSmith有着良好的集成你可以在LangSmith中打开项目可以查看到智能体的每一次运行的详细细节、输入输出、耗时、tokens使用、提示词等 此外你可以在LangGraph Studio中直接打开VScode对智能体代码进行编辑修改修改后智能体会实时更新并部署到docker中然后就可以重新调试这对于需要反复修改迭代的智能体开发非常有用。
LangGraph Studio提供了一种可视化调试AI智能体的实用方法。它与LangGraph、LangSmith一起组成了一个构建复杂AI智能体的强大工具集。这个工具集既具有了底层开发框架的灵活相对于低代码开发平台更强大与可控也兼顾了智能体在跟踪与调试时所需要的简洁易用。 如何学习AI大模型
我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。 第一阶段 从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法
第二阶段 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用
第三阶段 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统
第四阶段 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统
第五阶段 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型
第六阶段 以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例
第七阶段 以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。 学会后的收获 • 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求
• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。 1.AI大模型学习路线图 2.100套AI大模型商业化落地方案 3.100集大模型视频教程 4.200本大模型PDF书籍 5.LLM面试题合集 6.AI产品经理资源合集 获取方式 有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】
