介绍如何使用LangGraph和改善RAG。

一、简介

LangGraph是LangChain、LangServe和LangSmith系列的最新成员，旨在使用LLM构建生成式人工智能应用程序。请记住，所有这些都是独立的包，必须单独进行pip安装。

在深入学习LangGraph之前，需要了解LangChain的两个主要概念。

1. 链：围绕LLM编写的程序，用于执行任务，例如自动SQL编写或NER提取链等。请注意，链不能用于任何其他任务（甚至不能用于一般用例），如果尝试这样做，可能会损坏链。链中要遵循的步骤是预定义的，不可灵活调整。

2. 代理：链的更加灵活版本，代理通常是启用第三方工具（例如谷歌搜索、YouTube）的LLM，由LLM本身决定下一步如何解决给定的查询。

现在，当处理现实世界的问题时，一个常见的问题是希望找到介于链和代理之间的解决方案。即不像链那样硬编码，但也不像代理那样完全由LLM驱动。

二、LangGraph

LangGraph是以LangChain为核心，用于创建工作流程中的循环图的工具。因此，我们假设以下示例：

你希望在知识库上搭建一个基于RAG的检索系统。现在，你希望引入这样一种情况：如果RAG的输出未满足特定质量要求，代理/链应该再次检索数据，但这次是自行更改提示。并且重复此过程，直到达到质量阈值为止。

使用LangGraph可以实现这种循环逻辑。这只是一个示例，使用LangGraph还可以做更多事情。

注：可以将其视为向链中引入循环逻辑，使其成为循环链。

• LangGraph对于构建Autogen或MetaGPT等多代理应用程序至关重要。

顾名思义，LangGraph具有一般图形所具有的所有组件，例如节点、边等，接下来通过一个示例来了解。

三、使用LangGraph改善RAG

在此示例中，希望将RAG系统在数据库中的最终输出减少到不超过30个字符。如果输出长度大于30个字符，则希望引入循环，使用不同的提示再次尝试，直到长度小于30个字符为止。这是一个演示目的的基本逻辑。你甚至可以实现复杂的逻辑来改善RAG结果。

我们将创建的图形如下所示。

此处使用的版本为 langchain===0.0.349， openai===1.3.8， langgraph===0.0.26。

3.1 首先，让我们导入重要的内容并初始化LLM。这里使用的是OpenAI API，但你也可以使用其他LLM。

from typing import Dict, TypedDict, Optional
from langgraph.graph import StateGraph, END
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings

llm = OpenAI(openai_api_key='your API')

接下来，我们将定义一个StateGraph。

class GraphState(TypedDict):
    question: Optional[str] = None
    classification: Optional[str] = None
    response: Optional[str] = None
    length: Optional[int] = None
    greeting: Optional[str] = None

workflow = StateGraph(GraphState)

什么是StateGraph？

StateGraph是任何LangGraph流程的核心，它存储了在执行工作流程时我们将存储的各种变量的状态。在本例中，我们有5个变量，其值在执行图形时将进行更新，并将与所有边和节点共享。

3.2 接下来，让我们从现有向量数据库中初始化一个RAG检索链。代码已在以下视频中进行了解释。

def retriever_qa_creation():
        embeddings = OpenAIEmbeddings()
        db = Chroma(embedding_function=embeddings,persist_directory='/database',collection_name='details')
        qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, chain_type="stuff", retriever=db.as_retriever())
        return qa

rag_chain = retriever_qa_creation()

3.3 接下来，我们将向该图形添加节点。

def classify(question):
    return llm("classify intent of given input as greeting or not_greeting. Output just the class.Input:{}".format(question)).strip()

def classify_input_node(state):
    question = state.get('question', '').strip()
    classification = classify(question) 
    return {"classification": classification}

def handle_greeting_node(state):
    return {"greeting": "Hello! How can I help you today?"}

def handle_RAG(state):
    question = state.get('question', '').strip()
    prompt = question
    if state.get("length")<30:
         search_result = rag_chain.run(prompt)
    else:
         search_result = rag_chain.run(prompt+'. Return total count only.')

    return {"response": search_result,"length":len(search_result)}


def bye(state):
    return{"greeting":"The graph has finished"}

workflow.add_node("classify_input", classify_input_node)
workflow.add_node("handle_greeting", handle_greeting_node)
workflow.add_node("handle_RAG", handle_RAG)
workflow.add_node("bye", bye)

这需要一些解释。

• 每个节点都是一个Python函数，它可以：

①读取任何状态变量。

②更新任何状态变量。在这种情况下，每个节点的返回函数都会更新某个或某些状态变量的状态/值。

• 使用state.get()来读取任何状态变量。

• handle_RAG节点可以帮助我们实现我们希望的循环自定义逻辑。如果输出的长度<30，则使用提示符A；否则使用提示符B。对于第一种情况（当RAG节点尚未执行时），我们将传递length=0，并提供一个提示。

3.4 接下来，我们将添加入口点和边缘。

workflow.set_entry_point("classify_input")
workflow.add_edge('handle_greeting', END)
workflow.add_edge('bye', END)

在上述的代码片段中，

• 我们向图中添加了一个入口点，即无论输入提示是什么，都会执行的第一个节点函数。

• A节点和B节点之间的边界定义了在节点A之后执行节点B。在这种情况下，如果在我们的工作流中出现了handle_greeting或bye，则图形应该END（一个特殊的节点来终止工作流）。

3.5 接下来，让我们添加条件边界。

def decide_next_node(state):
    return "handle_greeting" if state.get('classification') == "greeting" else "handle_RAG"

def check_RAG_length(state):
    return "handle_RAG" if state.get("length")>30 else "bye"

workflow.add_conditional_edges(
    "classify_input",
    decide_next_node,
    {
        "handle_greeting": "handle_greeting",
        "handle_RAG": "handle_RAG"
    }
)

workflow.add_conditional_edges(
    "handle_RAG",
    check_RAG_length,
    {
        "bye": "bye",
        "handle_RAG": "handle_RAG"
    }
)

条件边界可根据条件（例如if-else）在两个节点之间进行选择。在创建的两个条件边界中：

第一个条件边界

当遇到classify_input时，根据decide_next_node函数的输出选择handle_greeting或handle_RAG。

第二个条件边界

如果遇到handle_RAG，则根据check_RAG_length条件选择handle_RAG或bye。

3.6 编译并调用提示。初始时保持length变量设置为0。

app = workflow.compile()
app.invoke({'question':'Mehul developed which projects?','length':0})

# 输出
{'question': 'Mehul developed which projects?',
 'classification': 'not_greeting',
 'response': ' 4',
 'length': 2,
 'greeting': 'The graph has finished'}

对于上述提示，图形流程如下所示：

classify_input: 情感将为not_greeting。

由于第一个条件边界，移至handle_RAG。

由于length=0，使用第一个提示并检索答案（总长度将大于30）。

由于第二个条件边界，再次移至handle_RAG。

由于length>30，使用第二个提示符。

由于第二个条件边界，移至bye。

END。

如果没有使用LangGraph：

rag_chain.run("Mehul developed which projects?")

# 输出
"Mehul developed projects like ABC, XYZ, QWERTY. Not only these, he has major contribution in many other projects as well at OOO organization"

3.7 下一个输入。

app.invoke({'question':'Hello bot','length':0})

# 输出
{'question': 'Hello bot',
 'classification': 'greeting',
 'response': None,
 'length': 0,
 'greeting': 'Hello! How can I help you today?'}

这里的流程会更简单。

classify_input: 情感将为greeting。

由于第一个条件边界，移至handle_greeting。

END。

虽然我在这里应用的条件相当简单，但通过添加更复杂的条件，这个框架可以很容易地用于改进你的结果。

推荐书单

《机器学习平台架构实战》

《机器学习平台架构实战》详细阐述了与机器学习平台架构相关的基本解决方案，主要包括机器学习和机器学习解决方案架构，机器学习的业务用例，机器学习算法，机器学习的数据管理，开源机器学习库，Kubernetes容器编排基础设施管理，开源机器学习平台，使用AWS机器学习服务构建数据科学环境，使用AWS机器学习服务构建企业机器学习架构，高级机器学习工程，机器学习治理、偏差、可解释性和隐私，使用人工智能服务和机器学习平台构建机器学习解决方案等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。