LangGraph Studio 助力构建 Agentic RAG
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📺 LangGraph Studio 助力构建 Agentic RAG
LangGraph Studio 助力构建 Agentic RAG
2024年8月19日修改
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⚡️摘要⚡️
主要介绍了如何利用 LangGraph Studio 构建一个结合了 Self RAG 和 Corrective RAG 的 Agentic RAG 系统，并通过 Line Graph Cloud 进行部署、调试和监控。
🤖分集🤖
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🦜🕸️ LangGraph Studio 助力构建 Agentic RAG
介绍了基于 Land Graph 构建的 Agentic RAG 系统，结合 Self RAG 和 Corrective RAG 算法，可在 LangGraph Studio 中通过图形界面观察运行状态和流程，能通过 SDK、API 调用管理，在 Line Graph Cloud 部署监控，还通过代码示例展示实现步骤，涵盖重试次数设置等。
✏️课代表✏️
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Agentic RAG 系统的重要性：结合 Self RAG 和 Corrective RAG 能够提高答案的准确性和可靠性，自我反省机制确保答案的质量，而网上搜索功能则为答案提供了额外的信息来源。
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LangGraph Studio 的便利性：提供了一个图形化的界面，使得开发者可以直观地构建、调试和监控 Agent，同时支持时间旅行，可以回溯到任何状态重新执行流程。
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SDK 和 API 的高效调用：通过 LangGraph SDK 和 API，可以更方便地与 Agent 交互，实现功能调用和状态管理，提高开发和调试的效率。
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Line Graph Cloud 的生产环境优势：支持在线监控 Agent 的使用情况，帮助开发者了解 Agent 在实际环境中的表现，并及时进行优化和调整。
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代码实现的关键步骤：代码示例展示了如何设置重试次数、加载文档、构建 retriever、调用 LLM 模型、实现 web search 功能以及如何构建图的边和节点，这些都是构建 Agentic RAG 系统的关键环节。