核心内容摘要
9幺：不止是数字，更是穿越时空的浪漫与诗意
LangGraph 拥有一个内置的持久化层是通过 checkpointer 实现的。
当使用 checkpointer 编译 Graph 时checkpointer 会为 thread 在每个 Super-step 后保存一个类型为 StateSnapshot 的 checkpoint记录 thread 级别图的状态可以利用 checkpoint 执行图的重放或更新状态。
线程 Thread线程必须有唯一标识符由 checkpointer 保存到 checkpoint检查点中来标识检查点属于哪一个线程线程信息存放在 RunnableConfig 对象中必须指定 thread_id 属性在 graph 执行时使用。
config: RunnableConfig {configurable: {thread_id: 1}} graph.invoke({foo: , bar:[]}, config)检查点 Checkpoints检查点是 线程级别 的类型为 StateSnapshot在每个 Super-step 后由 checkpointer 保存。
会被持久化可以用来在以后恢复线程的状态。
通过 get_state 函数获取线程的检查点。
# 获取线程最后一个检查点 config {configurable: {thread_id: 1}} graph.get_state(config) # 获取线程某一个检查点需要指定checkpoint_id config {configurable: {thread_id: 1, checkpoint_id: 1ef663ba-28fe-
a559208592c}} graph.get_state(config)通过 get_state_history 获取历史检查点列表。
config {configurable: {thread_id: 1}} list(graph.get_state_history(config))重放(重新执行)某一 检查点之后 的所有步骤检查点之前的步骤不会执行。
config {configurable: {thread_id: 1, checkpoint_id: 0c62ca34-ac
d-bbb
b4984975b2a}} graph.invoke(None, configconfig)通过 update_state 函数编辑状态。
接受 3 个参数分别是 config、values 和as_node。
config必须包含 thread_id 属性如果只有 thread_id 属性编辑的是当前(最终)的状态如果包含 checkpoint_id 属性编辑的是对应检查点的状态。
values用于更新状态的数据。
如果状态中要更新的属性定义了reducer 函数值将会传递给 reducer 函数没有设置 reducer 函数的属性会被覆盖from typing import Annotated from typing_extensions import TypedDict from operator import add class State(TypedDict): foo: int bar: Annotated[list[str], add] # 定义了 reducer 函数 # 当前(最终)状态 {foo: 1, bar: [a]} # 更新最终状态 graph.update_state(config, {foo: 2, bar: [b]}) # 结果为 {foo: 2, bar: [a, b]} foo 属性被覆盖bar属性由 reducer 函数 add 处理as_node如果指定了as_node可以模拟特定节点的输出并根据模拟节点的输出边决定下一个节点是谁# 假设当前图停留在 human_review 节点之后 # 我们想要更新状态并让图认为这是从 agent 节点发出的更新 config {configurable: {thread_id: 1, checkpoint_id: ...}} graph.update_state( config, {messages: [HumanMessage(contentLooks good!)]}, as_nodeagent # 模拟 agent 节点更新了状态 ) # 此时调用 graph.invoke(None, config) # 图会根据 agent 节点的输出边edges来决定下一步去哪里Memory Store由于检查点是线程级别的无法在多个线程中共享数据如果一个用户开启了两个会话线程想在线程间共享数据就需要使用 Store 来存储数据基础用法from langgraph.store.memory import InMemoryStore # 创建store in_memory_store InMemoryStore() # 创建用户的 命名空间 user_id 1 namespace_for_memory (user_id, memories) # 存储数据 memory_id str(uuid.uuid4()) memory {food_preference : I like pizza} in_memory_store.put(namespace_for_memory, memory_id, memory) # 取出数据 memories in_memory_store.search(namespace_for_memory) # 拿到最后一条 memories[-1].dict() #{value: {food_preference: I like pizza}, #key: 07e0caf
b7-b15f-65515d4c1843, #namespace: [1, memories], #created_at:
T13:22:
3
59060208:00, #updated_at:
T13:22:
3
59060508:00}语义搜索需要使用 Embedding 模型在创建 store 时设置 index 属性。
from langchain.embeddings import init_embeddings # 创建 store store InMemoryStore( index{ embed: init_embeddings(openai:text-embedding-3-small), # Embedding 模型 dims: 1024, # Embedding 维度 fields: [food_preference, $] # 需要向量化的字段 } ) # 保存数据 store.put( namespace_for_memory, str(uuid.uuid4()), { food_preference: I love Italian cuisine, context: Discussing dinner plans }, index[food_preference] # 只向量化 food_preference 字段 ) # 搜索 memories store.search( namespace_for_memory, queryWhat does the user like to eat?, limit3 # Return top 3 matches )LangGraph 中使用 store需要在 config 中增加 user_id 属性在节点中使用时需要增加 store: BaseStore 参数。
from langgraph.store.memory import InMemoryStore from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver checkpointer InMemorySaver() in_memory_store InMemoryStore() graph graph.compile(checkpointercheckpointer, storein_memory_store) # 增加 user_id 属性 user_id 1 config {configurable: {thread_id: 1, user_id: user_id}} # 节点中使用 def call_model(state: MessagesState, config: RunnableConfig, *, store: BaseStore): #
从 config 中获取 user_id user_id config[configurable][user_id] #
组装 namespace namespace (user_id, memories) # 搜索数据 memories store.search( namespace, querystate[messages][-1].content, limit3 ) info \n.join([d.value[memory] for d in memories]) }AI大模型从0到精通全套学习大礼包我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。
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