LangGraph 的 Checkpoint（检查点）机制是其内置持久化层的核心。简单来说，它像一个为你的图（Graph）状态提供的“Git”版本控制系统，会在图执行的每个“超级步”（Super-step）后，自动保存一份完整的状态快照。1. 核心概念要理解Checkpoint机制，首先需要掌握以下...
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📊 核心流程图（Mermaid 示意）核心在于 review 审核不通过时会指向 revise（修改），而 revise 执行完又会指回 review，形成闭环。graph TD; START([开始]) --> apply[提交贷款申请]; apply --> revi...
示例 1：基础顺序链（Linear Chain）像工厂流水线，A -> B -> C 一步步往下走。📊 Mermaid 流程图graph TD; START([开始]) --> clean[清洗数据]; clean --> format[格式化输出]; ...
项目结构llamaindex-rag-example/├── data/ # 存放待处理的原始文档（如PDF/TXT/Markdown等）├── storage_exp/ # 持久化存储向量索引的目录（自动生成）├── 01_build.py # ...
LangGraph# 什么是 LangGraph？ # LangGraph 是一个用于构建状态化、多步骤 AI 应用的框架。它使用图（Graph） 的概念来组织工作流： # 节点（Nodes）：图中的处理单元，可以是 LLM 调用、工具执行或自定义函数 # 边（Edges）：连接节点的路径，定义执行...
数据向量化#读取 现有json文件，不需要分割的数据直接构建 import json from langchain_experimental.text_splitter import SemanticChunker from langchain_community.vectorstores impo...
加载文件进行分割向量化存储到 faissfrom langchain_experimental.text_splitter import SemanticChunker from langchain_community.vectorstores import FAISS # 读取文件内容 wit...
Mac 使用transformers 库运行本地大模型使用全记录下载大模型到本地//创建本地运行虚拟环境 conda create --name vllm_dev python=3.12 conda activate vllm_dev //刚开始想用 vllm 运行模型，但是发现这个模型很小，改用t...
加载TXT的文件#安装langchain_community # pip install langchain_community # 读取普通的文件 from langchain_community.document_loaders import TextLoader text = T...
# 核心概念 # 验证和重试 = 确保 LLM 应用的可靠性和数据质量 # 在生产环境中，需要处理三类问题： # 网络错误 - 临时性连接问题（用 with_retry()） # 模型故障 - 主模型不可用（用 with_fallbacks()） # 输出质量 - LLM 输...