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潍坊网站制作小程序,用户界面设计包括,手机网站建设公司服务,开发平台app文章详解了LangGraph框架的核心概念与应用模式。StateGraph作为中心组件#xff0c;通过State、Node、Edge三要素实现状态管理和流程控制。文章介绍了五种应用模式#xff1a;思维链#xff08;线性结构#xff09;、自我反思#xff08;反馈循环#xff09;、多智能体协…文章详解了LangGraph框架的核心概念与应用模式。StateGraph作为中心组件通过State、Node、Edge三要素实现状态管理和流程控制。文章介绍了五种应用模式思维链线性结构、自我反思反馈循环、多智能体协作并行与汇聚、验证-修正循环条件分支与循环和树搜索递归结构每种模式都有特定的状态关系、节点设计和边控制策略共同实现复杂可靠的LLM智能行为。Tip图整体架构通过利用 LangGraph 的状态管理、条件路由和循环控制能力通过不同的图结构组织 LLM 的思考和决策过程从而实现更复杂、更可靠的智能行为。• 思维链主要是线性结构• 自我反思包含反馈循环• 多智能体包含并行和汇聚• 验证-修正包含条件分支和循环• 树搜索包含递归结构LangGraph基础核心概念详解中心概念StateGraph作为整个框架的中心是应用的蓝图和容器定义并组织其他组件核心三要素• State全局共享信息所有节点都可以访问和修改• Node执行具体功能的处理单元接收状态并返回更新• Edge定义节点间的连接关系决定执行流程状态管理链• State - Checkponiter - Thread• 检查点器负责持久化状态线程是独立的执行实例每个线程都拥有自己的状态执行控制链• Thread ↔ Breakpointer ↔ Time Travel• 断点允许暂停执行进行人机交互时间旅行允许回到历史状态点重新执行节点扩展• Node - python函数、Tool、LLM、…• 节点流程控制• Edge - ConditionalEdge• 条件边根据状态动态决定下一个节点是实现智能控制流的关键思维链Chain of Thought关键关系• 状态包含问题和推理步骤• 节点间是线性流程每个节点增强推理深度• 边是固定的不需要条件判断自我反思Self Reflection关键关系• 状态包含初始回答和反思结果• 条件边基于反思质量决定是结束还是继续改进• 形成反馈循环直到达到质量标准多智能体协作Multi - Agent关键关系• 状态包含各专家意见和批评• 节点代表不同角色的智能体• 并行边表示同时咨询多个专家• 汇聚边表示综合多方意验证-修正循环Verify-and-Correct关键关系• 状态包含生成内容和验证结果• 条件边基于验证结果决定流向• 修正节点连回验证节点形成循环• 计数器状态防止无限循环树搜索决策Tree Search关键关系• 状态包含当前节点和探索历史• 节点代表搜索树的操作步骤• 条件边基于搜索深度和结果质量决定• 循环边实现树的深度优先或广度优先搜索总结状态关系所有模式都依赖状态存储中间结果• 思维链模式状态存储推理步骤• 自我反思模式状态存储初始答案和反思• 多智能体模式状态存储各专家意见• 验证-修正模式状态存储验证结果和迭代计数• 树搜索模式状态存储搜索路径和评估结果节点不同的认知或处理步骤• 思维链模式节点是推理的各个阶段• 自我反思模式节点包括生成、反思和改进• 多智能体模式节点代表不同角色的智能体• 验证-修正模式节点实现生成-验证-修正循环• 树搜索模式节点实现搜索树的遍历操作边(Edge)关系:• 普通边实现固定流程• 条件边实现动态决策• 循环边实现迭代改进• 并行边实现多智能体同时工作如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】