🧠如果RAG是“查资料高手”，LangGraph就是“策划总监”

想象一下你是一位公司老板，交代 AI 小助手一个任务：

“帮我写一份报告，主题是：中国AI创业公司发展趋势，要有数据、行业案例、专家观点，还要配图。”

普通的 AI（就算是很聪明的）可能这样操作：

• 植入一堆“AI行业”的文章
• 胡乱拼接成一段话
• 语气文雅但逻辑混乱

而你更想要的，是这样一位助手：

🧩 会先拆解任务
🔍 然后一步步查找资料
🛠 动态调用工具
🧠 最后整合并判断输出质量

这时候，LangGraph就像给AI“加上大脑皮层”一样，把原本“线性答题”的流程，变成了“可思考、可控制”的智能网络。

---

📚 什么是LangGraph？它和RAG有什么关系？

✍️ 先说说 RAG

RAG（Retrieval-Augmented Generation），就是“查资料 + 写作文”。

比如你问 AI：“清朝灭亡的原因是什么？”

它不会直接编，而是：

1. 去知识库中找资料（比如历史文档）
2. 用大语言模型（如GPT）整合并生成回答

但RAG的问题也显而易见：流程固定，逻辑单线，不能回头思考或灵活选择下一步。
就像是在用流水线来做一份定制服务。

---

🧠 然后是 LangGraph：把“线性脑”升级为“图状脑”

LangGraph 是什么？

LangGraph = LangChain + State Machine + 有记忆的多轮智能体图

简而言之，它就是帮你把AI的工作流程变成一个“有节点、有条件、有反馈”的思维网络，就像做流程图一样，每一步都可以自定义控制、灵活跳转、甚至循环回头！

这就非常适合搭建更复杂、更拟人化的智能助手，比如：

• 会多轮思考的 RAG
• 能修改计划的 Agent
• 需要反思优化的 AI 调度器

一句话总结：LangGraph 把“聊天型AI”变成“干活型AI”。

---

🔧 LangGraph****核心组成

1. Graph 节点（Node）

每个节点通常是：

• 一个 Chain（如 LLMChain）
• 一个工具（Tool）
• 一个函数（如检索函数、解析器、决策器）
• 一个 Agent

你可以给节点定义输入、输出以及跳转逻辑。

---

2. 状态（State）

LangGraph 中的“状态”是一个字典（Dict），在每个节点之间传递，可用于：

• 保存用户上下文
• 存储历史对话、检索内容、变量
• 控制下一步执行逻辑

---

3. 边（Edge）与路由

你可以在每个节点中定义 跳转规则，例如：

return "finish" if state["done"] else "next_node"

这种灵活的控制能力，使得你可以构建：

• 条件分支（if/else）
• 循环（while）
• 动态路由（agent 调度）

🧪 应用场景举例：生活中的“智能工作流”

场景	LangGraph如何帮助
🧑‍⚕️ 健康问诊	拆解症状 → 检索文献 → 推断疾病 → 再次确认 → 输出诊断建议
🧾 文档总结	输入PDF → 结构解析 → 检索关键词 → 摘要生成 → 判断是否准确
🎓 教学答疑	提问 → 搜索知识点 → 回答 → 判断是否答对 → 提供进一步建议
🧠 智能Agent	多工具、多任务、多轮对话协作，如专家咨询、项目助手等

---

🛠 LangGraph + RAG 实现详解：一步步带你搞定！

下面以 Python 实现一个最小可用的 LangGraph + RAG 系统，基于 LangChain、LangGraph、FAISS 和 OpenAI。

🧰 Step 1：安装必要工具包

pip install langchain langgraph openai faiss-cpu

📦 Step 2：构建你的知识库（用FAISS + 文本）

from langchain.vectorstores import FAISSfrom langchain.embeddings import OpenAIEmbeddingsfrom langchain.text_splitter import CharacterTextSplitterfrom langchain.document_loaders import TextLoader# 加载文本loader = TextLoader("your_docs.txt")docs = loader.load()# 文本切分splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)chunks = splitter.split_documents(docs)# 创建向量数据库db = FAISS.from_documents(chunks, OpenAIEmbeddings())

🧠 Step 3：定义LangGraph节点（图中每一步）

from langgraph.graph import StateGraph, ENDfrom langchain.chat_models import ChatOpenAIfrom langchain.chains import RetrievalQAllm = ChatOpenAI(model="gpt-4")retriever = db.as_retriever()rag_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm, retriever=retriever)# 定义步骤函数def retrieve_answer(state):    question = state["question"]    answer = rag_chain.run(question)    return {"question": question, "answer": answer}

🔁 Step 4：搭建LangGraph图结构

# 定义图结构builder = StateGraph()builder.add_node("retrieval", retrieve_answer)builder.set_entry_point("retrieval")builder.add_edge("retrieval", END)# 构建图graph = builder.compile()

🧪 Step 5：运行测试任务

result = graph.invoke({"question": "LangGraph是干什么用的？"})print(result["answer"])

就这么简单！你就拥有了一个“有状态、有流程控制”的 RAG 系统，比传统RAG更灵活、更智能！

📈 为什么LangGraph值得关注？

✅ 可控性强：每个流程节点可插入条件判断、反思机制、分支跳转。

✅ 多轮智能体融合：非常适合未来的 Agent 框架（如AutoGen、CrewAI等）。

✅ 企业级可靠性：LangGraph 支持本地部署，状态可持久化，适合复杂任务编排。

✅ 低门槛可视化（未来趋势）：图结构更容易拖拽式构建，非开发者也能上手。

LangGraph 很可能成为下一代“可编程智能体”的基石，尤其在医疗、法律、企业运营、AI办公自动化中潜力巨大。

---

✨ 让AI动起来，不只是“说得好听”

如果说大语言模型是 AI 的嘴，RAG 是它的图书馆，那么 LangGraph 就是它的“大脑”：

• 它会规划：先做什么后做什么；
• 它会反思：做错了能回头重来；
• 它会协作：多个任务有序推进；
• 它会思考：不是你说一句它答一句，而是真正像人一样“处理问题”。

🧩 你说一句，AI就开始调度大脑、调用工具、多轮思考、最终给你答案——这才是未来AI真正该有的模样。

最后

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。

最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型，后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料，我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师给大家这里给大家准备了一份涵盖了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 全系列的学习资料，这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。

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】

AI大模型系统学习路线

在面对AI大模型开发领域的复杂与深入，精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图，不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点，还能提供一条高效、有序的学习路径。

但知道是一回事，做又是另一回事，初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性，在这基础上，找到高质量的学习资源，不浪费时间、不走弯路，又是重中之重。

AI大模型入门到实战的视频教程+项目包

看视频学习是一种高效、直观、灵活且富有吸引力的学习方式，可以更直观地展示过程，能有效提升学习兴趣和理解力，是现在获取知识的重要途径

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

海量AI大模型必读的经典书籍（PDF）

阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平，开拓视野，掌握核心技术，提高解决问题的能力，同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说，阅读经典书籍是非常有必要的。

600+AI大模型报告（实时更新）

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

AI大模型面试真题+答案解析

我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作，下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题，并且每道题都有详细的答案，面试前刷完这套面试题资料，小小offer，不在话下

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】