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【Langgraph+FastAPI】LanggraphのAPI化の技術選定で苦戦した話
はじめに MLエンジニアのふるです。今日は珍しく、MLエンジニアらしいAPI化の技術選定(笑)について話し... はじめに MLエンジニアのふるです。今日は珍しく、MLエンジニアらしいAPI化の技術選定(笑)について話していこうと思います。 今回はLanggraphの説明の詳細は省き、LanggraphアプリをAPI提供する場合の技術選定について、困ったことを書いていこうと思います。 背景 Langgraphでは、LLMのマルチエージェントもしくはマルチワークフローを構築する際に、forループで出力する箇所があります。 for s in graph.stream( { "user_input": user_input, "messages": input_messages, "user_profile": user_profile, "question": question, "image_url": image_url }, { "recursion_limit": 30, } ): # (エージェ
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