LangGraph 应用实例解析

LangGraph 应用实例解析
LangGraph 是基于状态流（Stateful Flow）的框架，专为构建复杂、多轮对话或动态交互的 LLM（大语言模型）应用设计。它通过节点（Node）和边（Edge）的图形化结构，将对话逻辑拆解为可复用的组件，支持动态状态跟踪、上下文记忆和条件分支，适用于需要长期上下文依赖或复杂决策流程的场景。以下是几个典型应用实例及其核心设计思路：

1. 多轮对话系统（客服/助手）
   场景：构建一个智能客服系统，支持用户查询订单状态、退货流程或产品信息，并根据用户输入动态调整对话路径。
   LangGraph 实现：

节点设计：
StartNode：欢迎语并收集用户意图（如“查询订单”“退货”）。
OrderQueryNode：验证用户身份后查询订单状态。
ReturnProcessNode：引导用户填写退货表单并提交。
ProductInfoNode：根据产品名称提供详细信息。
FallbackNode：处理未知意图或错误。
状态管理：
用户输入、历史对话记录、系统状态（如当前查询的订单ID）存储在 State 对象中。
节点间通过状态传递上下文（例如，OrderQueryNode 的结果会被 ReturnProcessNode 复用）。
动态分支：
根据用户输入（如“我想退货”）跳转到 ReturnProcessNode，否则继续询问意图。
优势：

避免硬编码对话逻辑，通过图形化流程灵活调整。
支持复杂状态跟踪（如多订单查询的上下文切换）。
2. 复杂任务调度（自动化工作流）
场景：构建一个自动化系统，根据用户需求生成报告、发送邮件并更新数据库。
LangGraph 实现：

节点设计：
InputNode：收集用户输入（如报告类型、时间范围）。
DataFetchNode：从数据库或API获取数据。
ReportGenerationNode：调用LLM生成报告文本。
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