AAA_ITGirl 2025-03-25 16:50 采纳率: 0%
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langgraph项目案例

请问有没有langgraph项目实战案例，使用python语言，涵盖langgraph langchain agents 的使用，有前后端交互，可运行的聊天流程

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  • 阿里嘎多学长 2025-03-25 16:50
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    LangGraph 项目案例

    你正在寻找 LangGraph 项目的实战案例，使用 Python 语言，涵盖 LangGraph、LangChain 和 Agents 的使用，具有前后端交互和可运行的聊天流程。

    LangGraph 是一个基于图形的自然语言处理框架，LangChain 是一个基于 LangGraph 的链式模型，Agents 是 LangChain 中的智能代理。下面是一个简单的案例，展示了 LangGraph 和 LangChain 的使用：

    案例：Chatbot

    在这个案例中，我们将创建一个简单的聊天机器人，使用 LangGraph 和 LangChain 来处理用户输入和生成响应。

    前端

    在前端，我们使用 HTML 和 JavaScript 创建一个简单的聊天界面：

    <!-- index.html -->
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Chatbot</title>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/axios@0.21.1/dist/axios.min.js"></script>
</head>
<body>
    <h1>Chatbot</h1>
    <input id="input" type="text" placeholder="输入消息">
    <button id="send">发送</button>
    <div id="output"></div>

    <script>
        const input = document.getElementById('input');
        const send = document.getElementById('send');
        const output = document.getElementById('output');

        send.addEventListener('click', async () => {
            const message = input.value;
            input.value = '';

            try {
                const response = await axios.post('/chatbot', { message });
                output.innerHTML = response.data.response;
            } catch (error) {
                console.error(error);
            }
        });
    </script>
</body>
</html>

    后端

    在后端，我们使用 Python 和 Flask 创建一个 API，使用 LangGraph 和 LangChain 处理用户输入和生成响应：

    # app.py
from flask import Flask, request, jsonify
from langgraph import LangGraph
from langchain import LangChain

app = Flask(__name__)

# 创建 LangGraph 和 LangChain 实例
lang_graph = LangGraph()
lang_chain = LangChain(lang_graph)

@app.route('/chatbot', methods=['POST'])
def chatbot():
    message = request.json['message']
    response = lang_chain.generate_response(message)
    return jsonify({'response': response})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

    ** Agents**

    在 Agents 中，我们使用 LangChain 的 generate_response 方法来生成响应：

    # agents.py
from langchain import LangChain

class ChatbotAgent:
    def __init__(self, lang_chain):
        self.lang_chain = lang_chain

    def generate_response(self, message):
        return self.lang_chain.generate_response(message)

    运行

    将前端和后端代码部署到服务器上，然后在浏览器中访问聊天界面，输入消息并发送。LangGraph 和 LangChain 将处理用户输入，并生成响应。

    这个案例展示了 LangGraph 和 LangChain 的基本使用，展示了如何使用 LangChain 生成响应，并将其与前端交互。

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  • 创建了问题 3月25日