Python结合LangChain与LangGraph构建带对话记忆的AI智能体|附AI智能体、代码和数据
本文探讨如何利用LangChain与LangGraph框架，构建一个无需外部知识库、仅依赖对话记忆实现上下文感知的AI智能体。文章围绕以下核心问题展开：（1）如何用TypedDict定义带记忆的智能体状态结构？（2）如何通过LangGraph状态图编排分类、生成、优化的三阶段工作流？（3）如何用NetworkX将工作流拓扑可视化？（4）如何实现跨轮次记忆保持的持续对话？
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Python+NetworkX+spaCy实现Graph RAG图检索增强生成结合NER与知识图谱优化非结构化文本数据检索|附代码数据
在人工智能技术飞速发展的今天，大语言模型（LLM）已成为各类智能应用的核心，但模型 hallucination（幻觉）和知识滞后问题始终制约着其在实际业务中的可靠性。检索增强生成（RAG）技术的出现，通过在生成响应前从外部知识库检索信息，有效缓解了这两大痛点，成为连接LLM与真实世界数据的关键桥梁。