langchain langGraph
时间: 2024-12-25 15:18:56 浏览: 100
### 关于LangChain和LangGraph的介绍
#### LangChain概述
LangChain是一个用于构建自然语言处理工作流的技术框架,其核心概念围绕着链(chain),即一系列按顺序执行的任务。这些任务可以被看作节点,在每个节点之间传递数据以完成复杂的操作流程[^1]。
#### LangGraph简介
LangGraph作为下一代技术迭代产品,继承和发展了LangChain的核心理念,并引入了新的特性来增强系统的灵活性与功能性。特别值得注意的是,LangGraph允许创建包含循环结构在内的任意拓扑关系图,这使得它能够更好地适应现实世界中的复杂需求场景[^4]。
#### 主要区别
相比于传统的线性或树状结构,LangGraph支持更加灵活多变的数据流动模式——不仅限于单向前进路径而是可以在必要时回溯甚至形成闭环。这一改进极大地提高了模型对于动态变化环境下的响应速度及准确性[^2]。
#### 实际应用场景示例
当面对需要反复迭代优化参数设置或是存在反馈机制的学习过程时,利用LangGraph所具备的优势就显得尤为重要。例如在一个对话机器人项目里,通过设定特定条件触发不同分支逻辑从而实现智能化交互体验;又或者是针对个性化推荐系统设计中根据不同用户的兴趣偏好调整展示内容等情形下都能发挥出色表现[^3]。
```python
from langgraph import Graph, Node
# 创建一个新的图形实例
g = Graph()
# 添加两个节点到图表中
node_a = g.add_node(Node("A"))
node_b = g.add_node(Node("B"))
# 建立从 A 到 B 的连接 (边), 同时也允许建立反向链接或其他类型的关联方式
edge_ab = g.connect(node_a, node_b)
print(f"Nodes: {list(g.nodes())}")
print(f"Edges: {[str(e) for e in list(g.edges())]}")
```
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