核心内容摘要
毕业论文选题全攻略：从迷茫到确定，只需这5步
Large Language Models (LLMs)擅长推理但现实世界的应用往往需要有状态、多步骤的工作流。
这就是LangGraph的用武之地——它让你可以通过由 LLM 驱动的节点图来构建智能工作流。
但如果你想把这些工作流暴露为APIs让其他应用或用户可以调用呢这时候FastAPI就派上用场了——一个轻量级、高性能的 Python Web 框架。
在这篇指南中你将学习如何将LangGraph工作流封装在FastAPI中变成一个生产就绪的endpoint。
为什么选择 LangGraph FastAPI•LangGraph创建多步骤、有状态的 LLM 工作流例如多智能体推理、数据处理。
•FastAPI轻松将这些工作流暴露为REST APIs以便与 Web 应用、微服务或自动化流水线集成。
•结合两者构建可从任何地方访问的可扩展 AI 智能体。
项目设置创建一个新项目文件夹并安装依赖mkdir langgraph_fastapi_demo cd langgraph_fastapi_demo python -m venv .venv source .venv/bin/activate # 在 Windows 上.venv\Scripts\activate pip install fastapi uvicorn langgraph langchain-openai python-dotenv创建一个.env文件来存储你的 API 密钥OPENAI_API_KEY你的_openai_密钥_在此
构建一个简单的 LangGraph 工作流让我们构建一个简单的LangGraph它接收用户的问题并返回 AI 生成的答案。
# workflow.py from langgraph.graph import StateGraph, START, END from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_core.messages import HumanMessage import os from dotenv import load_dotenv load_dotenv() llm ChatOpenAI(modelgpt-4o) # 可以切换到 gpt-4o-mini 以降低成本 # 定义状态 defanswer_question(state: dict) - dict: user_input state[user_input] response llm.invoke([HumanMessage(contentuser_input)]) return {answer: response.content} # 构建图 workflow StateGraph(dict) workflow.add_node(answer, answer_question) workflow.add_edge(START, answer) workflow.add_edge(answer, END) graph workflow.compile()这个图• 接收user_input• 将其发送到GPT-4o• 返回 AI 生成的响应
让它生产就绪在向全世界开放之前让我们为真实用例加固它。
错误处理与重试LLM APIs可能会失败或超时。
用try/except包装调用from tenacity import retry, wait_exponential, stop_after_attempt retry(waitwait_exponential(multiplier1, min2, max
, stopstop_after_attempt(
) def safe_invoke_llm(message): return llm.invoke([HumanMessage(contentmessage)]) def answer_question(state: dict) - dict: user_input state[user_input] try: response safe_invoke_llm(user_input) return {answer: response.content} except Exception as e: return {answer: f错误{str(e)}}输入验证我们不想让别人发送巨大的数据负载。
添加Pydantic约束from pydantic import BaseModel, constr class RequestData(BaseModel): user_input: constr(min_length1, max_length
# 限制输入大小日志记录添加日志以提高可见性import logging logging.basicConfig(levellogging.INFO) logger logging.getLogger(__name__) def answer_question(state: dict) - dict: logger.info(f收到输入{state[user_input]}) response safe_invoke_llm(state[user_input]) logger.info(已生成 LLM 响应) return {answer: response.content}
使用 FastAPI 暴露工作流现在让我们将这个工作流封装在FastAPI中。
# main.py from fastapi import FastAPI from workflow import graph, RequestData app FastAPI() app.post(/run) async def run_workflow(data: RequestData): result graph.invoke({user_input: data.user_input}) return {result: result[answer]}运行服务器uvicorn main:app --reload
测试 API你可以使用curl测试curl -X POST http://
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0.
1:8000/run \ -H Content-Type: application/json \ -d {user_input:什么是 LangGraph}或者在浏览器中打开http://
127.
0.
1:8000/docs——FastAPI会自动为你生成Swagger UI这个交互式 UI 让你直接在浏览器中测试你的endpoint。
扩展与部署为生产环境做准备的几个步骤•异步执行FastAPI是异步原生的。
对于多个 LLM 调用让函数变成异步的。
•工作进程使用多进程运行以实现并发uvicorn main:app --workers 4•Docker 化FROM python:
11-slim WORKDIR /app COPY . . RUN pip install -r requirements.txt CMD [uvicorn, main:app, --host,
0.
0.
0, --port, 8000]•认证使用 API 密钥或JWT tokens来保护endpoints
分即将推出。
结论通过几个简单的步骤我们• 构建了一个LangGraph工作流• 使用FastAPI将其暴露为REST API• 添加了生产就绪的功能验证、重试、日志• 为可扩展的 AI 微服务奠定了基础这个设置可以支持从聊天机器人到文档处理器再到 AI SaaS 产品的各种应用。
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