LangGraph：用图结构解锁大模型 Prompt Chaining 的无限可能

随着人工智能和大型语言模型 (LLM) 生态系统的飞速发展，开发者们迫切需要更灵活、更易于理解和扩展的工作流程工具。其中，LangGraph 作为 LangChain 的扩展，以其基于图的强大编排和可视化 LLM 工作流程的能力，脱颖而出。它通过引入图结构，将复杂的 Prompt Chaining 流程分解为可管理的节点和边，极大地提升了 LLM 应用的开发效率和可维护性。

传统 Prompt Chaining 的挑战与 LangGraph 的破局

传统的 Prompt Chaining 方法在处理复杂的多步骤流程时常常显得笨重且难以维护。试想一下，你需要构建一个能够根据用户输入，生成文章、自动校对润色、并最终发布到博客平台的系统。如果使用传统的 Prompt Chaining，整个流程将可能是一个冗长且难以调试的字符串，一旦流程中的某个环节出现问题，整个系统都可能崩溃。

LangGraph 的出现，彻底改变了这一局面。它允许开发者通过节点和边来构建 Prompt Chaining 逻辑，创建一个有向图，其中每个节点代表一个任务、智能体或决策点。这种模块化、可复用的方法使得 LLM 应用可以优雅地处理分支逻辑、记忆和错误恢复，避免了传统方法的脆弱性。

LangGraph 的核心概念：节点、边和图状态

理解 LangGraph 的核心概念是掌握其强大功能的关键。

节点 (Nodes): 代表 LLM 工作流程中的一个独立步骤，例如生成文本、进行情感分析、或者做出决策。每个节点都可以包含一个 Prompt Template，用于与 LLM 进行交互。在示例代码中，generate_joke、check_punchline、improve_joke 和 polish_joke 都是节点，分别负责生成笑话、检查笑话质量、改进笑话和润色笑话。
边 (Edges): 定义了节点之间的连接方式和数据流向。边可以是简单的顺序连接，也可以是基于条件判断的分支连接。workflow.add_edge(START, "generate_joke") 定义了从起始节点到 generate_joke 节点的顺序连接，而 workflow.add_conditional_edges 则定义了基于 check_punchline 节点结果的分支连接。
图状态 (Graph State): 是整个 LLM 工作流程的共享上下文，用于存储和传递节点之间的数据。图状态可以是任何 Python 对象，例如字典、列表或自定义类。在示例代码中，State 类定义了图状态，包含了 topic、joke、improved_joke 和 final_joke 等属性，用于存储笑话生成过程中的各个阶段的结果。

通过精心设计节点、边和图状态，开发者可以构建出高度定制化的 LLM 工作流程，满足各种复杂应用场景的需求。

从代码示例看 LangGraph 的实际应用

让我们通过示例代码深入了解 LangGraph 的实际应用。示例代码展示了如何使用 LangGraph 构建一个自动生成和改进笑话的 LLM 应用。

安装必要的库:

pip install typing ipython langgraph langchain-opena langchain-openai

定义图状态:
```
from typing import TypedDict

class State(TypedDict):
    topic: str
    joke: str
    improved_joke: str
    final_joke: str
```
这里定义了一个名为 State 的类，用于存储笑话生成过程中的各个阶段的结果。topic 存储笑话的主题，joke 存储初始笑话，improved_joke 存储改进后的笑话，final_joke 存储最终润色后的笑话。

定义节点函数:

from langchain_openai import ChatOpenAI
import os

llm = ChatOpenAI(
    openai_api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
    model="gpt-3.5-turbo",
    temperature=0.7
)

def generate_joke(state: State):
    msg = llm.invoke(f"Write a short joke about {state['topic']}")
    return {"joke": msg.content.strip()}

def check_punchline(state: State):
    if "?" in state["joke"] or "!" in state["joke"]:
        return "Pass"
    return "Fail"

def improve_joke(state: State):
    msg = llm.invoke(f"Make this joke funnier by adding wordplay: {state['joke']}")
    return {"improved_joke": msg.content.strip()}

def polish_joke(state: State):
    msg = llm.invoke(f"Add a surprising twist to this joke: {state['improved_joke']}")
    return {"final_joke": msg.content.strip()}

这些函数定义了 LLM 工作流程中的各个步骤。generate_joke 函数负责生成初始笑话，check_punchline 函数负责检查笑话是否包含问号或感叹号（用于判断笑话质量），improve_joke 函数负责改进笑话，polish_joke 函数负责润色笑话。每个函数都接收图状态作为输入，并返回一个包含更新后的图状态的字典。

构建工作流程:
```
from langgraph.graph import StateGraph, START, END

workflow = StateGraph(State)
workflow.add_node("generate_joke", generate_joke)
workflow.add_node("improve_joke", improve_joke)
workflow.add_node("polish_joke", polish_joke)
workflow.add_edge(START, "generate_joke")
workflow.add_conditional_edges(
    "generate_joke", check_punchline, {
        "Fail": "improve_joke",
        "Pass": END
    }
)
workflow.add_edge("improve_joke", "polish_joke")
workflow.add_edge("polish_joke", END)
```
这段代码定义了 LLM 工作流程的结构。StateGraph 类用于创建基于图的工作流程。add_node 函数用于添加节点，add_edge 函数用于添加顺序连接的边，add_conditional_edges 函数用于添加基于条件判断的分支连接。在这个例子中，工作流程首先从起始节点开始，然后进入 generate_joke 节点生成初始笑话。如果 check_punchline 节点判断笑话质量不达标（即包含问号或感叹号），则进入 improve_joke 节点进行改进；否则，直接结束。改进后的笑话会进入 polish_joke 节点进行润色，最终结束。
编译和调用工作流程:
```
chain = workflow.compile()
state = chain.invoke({"topic": "cats"})

print("Initial joke:")
print(state["joke"])
print("\n--- --- ---\n")
if "improved_joke" in state:
    print("Improved joke:")
    print(state["improved_joke"])
    print("\n--- --- ---\n")
    print("Final joke:")
    print(state["final_joke"])
else:
    print("Joke passed the quality gate – no need to improve it!")
```
compile 函数用于编译工作流程，生成一个可执行的链。invoke 函数用于调用链，传入初始图状态作为输入。在这个例子中，我们传入 {"topic": "cats"} 作为初始图状态，表示希望生成一个关于猫的笑话。链执行完毕后，返回最终的图状态，其中包含了笑话生成过程中的各个阶段的结果。

LangGraph 的优势：模块化、可复用和可维护性

LangGraph 的优势主要体现在以下几个方面：

模块化: LangGraph 将复杂的 LLM 工作流程分解为独立的节点，每个节点负责一个特定的任务。这种模块化的设计使得开发者可以更容易地理解、修改和测试工作流程的各个部分。
可复用性: LangGraph 允许开发者将常用的节点和边封装成可复用的组件，例如自定义的 Prompt Template 或者数据处理函数。这些组件可以在不同的 LLM 工作流程中重复使用，从而提高开发效率。
可维护性: LangGraph 的图结构使得开发者可以更容易地可视化和调试 LLM 工作流程。通过观察节点和边之间的连接关系，开发者可以快速定位问题并进行修复。

想象一下，你需要构建一个智能客服机器人，它需要处理各种不同的用户请求，例如查询订单状态、修改个人信息、或者投诉产品问题。使用 LangGraph，你可以将不同的用户请求处理流程分解为独立的节点，例如订单状态查询节点、个人信息修改节点和投诉处理节点。然后，你可以根据用户请求的类型，动态地选择不同的节点组合，从而实现灵活的对话流程控制。

LangGraph 在不同领域的应用前景

LangGraph 的应用前景非常广泛，可以应用于各种需要复杂 Prompt Chaining 的场景，例如：

聊天机器人: 构建具有复杂对话逻辑和上下文记忆的聊天机器人。
智能代理: 创建能够执行各种任务的智能代理，例如自动撰写报告、生成代码或进行数据分析。
数据处理管道: 构建用于清洗、转换和分析数据的复杂数据处理管道。
创意 AI 系统: 开发能够生成各种创意内容的 AI 系统，例如自动生成音乐、绘画或诗歌。

例如，在金融领域，LangGraph 可以用于构建一个智能投资顾问，它能够根据用户的风险偏好、投资目标和市场状况，生成个性化的投资建议。该智能投资顾问可以使用 LangGraph 构建一个复杂的 Prompt Chaining 流程，包括以下步骤：

收集用户信息：询问用户的风险偏好、投资目标和财务状况。
分析市场状况：从各种数据源获取市场信息，例如股票价格、利率和经济指标。
生成投资组合：根据用户信息和市场状况，生成一个个性化的投资组合。
监控投资组合：定期监控投资组合的表现，并根据市场变化进行调整。
提供投资建议：向用户提供投资建议，例如买入或卖出股票。

通过使用 LangGraph，金融机构可以构建出更加智能和个性化的投资顾问，为用户提供更好的投资服务。

LangGraph 与 LangChain 的关系

LangGraph 是 LangChain 的扩展，它继承了 LangChain 的核心概念和功能，并在此基础上引入了图结构，从而实现了更加灵活和强大的 LLM 工作流程编排能力。可以将 LangChain 看作是构建 LLM 应用的工具箱，而 LangGraph 则是工具箱中的一个高级工具，专门用于处理复杂的 Prompt Chaining 流程。

例如，你可以使用 LangChain 的 Prompt Template 来定义 LLM 的提示语，然后使用 LangGraph 将这些提示语串联起来，构建一个复杂的对话流程。

Seahorse Factory：与您共建智能自动化未来

LangGraph 的出现为构建更加智能和高效的 LLM 应用提供了新的可能性。无论您是构建聊天机器人、智能代理、数据处理管道还是创意 AI 系统，LangGraph 都可以帮助您更好地组织和管理 LLM 工作流程，提高开发效率和应用性能。如果您希望构建智能自动化未来，欢迎与我们 Seahorse Factory 联系，我们将竭诚为您提供最专业的解决方案。

总而言之，LangGraph 通过其独特的图结构，赋予了 Prompt Chaining 前所未有的灵活性和可扩展性。它不仅仅是一个工具，更是一种思维方式的转变，一种将复杂问题分解为可管理组件，并以清晰、可维护的方式进行编排的策略。在 大模型 技术日益成熟的今天，掌握 LangGraph 无疑将成为开发者构建下一代 AI 应用的关键技能。

LangGraph：用图结构解锁大模型 Prompt Chaining 的无限可能