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考虑到语言和人工智能的交汇,发展速度非常快。而 LangChain 发现自己处于塑造生成式人工智能应用程序开发和管理方式的前沿。
langChain 推出了 LangSmith,作为详细追踪和管理生成式 AI 应用程序的工具。该产品包括一个即时游乐场和一个即时中心。
langChain 最近还推出了 LangGraph,它在一定程度上为代理应用程序增加了结构。
抽象数据类型是数据类型的数学模型,从数据***用户***的角度通过其行为(语义)定义。
抽象数据类型与数据结构*形成鲜明对比,数据结构是数据的具体表示,是实现者而不是用户*的观点。这种数据结构不太晦涩,易于解释。
有向图(或有向图)是由一组通过有向边连接的节点组成的图。
图形数据结构由无向图的有限节点集和这些节点的一组无序对组成。
考虑下面的图形表示,显示节点以及边和边选项。
考虑下面的图片,我们可以看到 LangSmith 控制台左侧列出了六个元素:项目、注释队列、操场、部署、数据集和测试以及提示。
LangGraph 的附加功能是管理 LangGraph 的部署部分。
需要说明的是,LangGraph Studio 是您所编写代码的图形表示。Studio 是一种可视化和洞察数据流的方法。
Studio 不是流程创建或开发工具,因此代码可以在 Studio 中直观呈现。但在 Studio 中,无法编辑或更改代码。因此 Studio 是一种观察、调试和对话流程工具。
为了创建我的第一个 LangGraph 应用程序,我必须通过 LangChain 分叉 Github 示例应用程序。
下面是我的 Github 中的存储库,显示了分叉的应用程序……
回到 LangSmith,我需要将分叉的存储库实例部署到 LangGraph Cloud。下面我展示了将 LangGraph 应用程序部署到 LanGraph Cloud 的事件顺序。
再次,您可以在下面看到我从 LangSmith 引用了我的 GitHub,并选择了我的 LangGraph 应用程序所在的存储库。我还可以设置环境变量,在本例中它是我的 OpenAI API 密钥、Anthropic API 密钥等。
部署成功后,将显示 LangGraph Cloud 实例,其中包含跟踪项目、状态等。
打开 LangGraph Studio 后,会显示应用程序的可视化图形表示,可以与之交互。可以向应用程序添加暂停或中断,并且可以以对用户有意义的方式对节点进行排序。
有一个配置选项和消息设置。请注意右侧,显示了状态、代币花费、延迟等。
下面考虑如何向代理节点添加中断,应用程序的流程停止并等待制定者明确继续执行流程。
流程显示在右侧,其中包含已采取的操作、URL 和内容以及代理响应。
下面显示了当制作者将鼠标悬停在右侧轨迹中的图形节点上时,特定节点会在左侧突出显示。
LangChain 将其称为时间旅行功能,流程中的特定节点可以分叉。在下面的示例中,我更改了代理所采取的操作的实际数据……
然后我可以再次执行流程,如下所示,有两个分叉版本,制作者可以在两个结果之间切换。此界面非常适合测试流程中的不同排列,以查看最终结果。
最后,在 LangSmith 中显示的 LangGraph 代理的跟踪下方,请注意可用的详细程度。LangSmith 跟踪视图中的选项包括查看运行、线程、根运行、LLM 调用等的选项。可以编辑数据保留、元数据、线程等。
angSmith 中显示的 LangGraph 代理的跟踪下方,请注意可用的详细程度。LangSmith 跟踪视图中的选项包括查看运行、线程、根运行、LLM 调用等的选项。可以编辑数据保留、元数据、线程等。
博客原文:closeai.cc
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