未完待续

RAG原理已经在下述文章中说过：

• Spring AI使用知识库增强对话功能

多智能体架构中，常见的智能体协作方式 和场景

向量数据库Milvus的使用，以2.6.x为例

LangGraph子图

未完待续

记忆缓存是对话系统中的重要组件，用于存储和管理对话的上下文信息，让AI助手能记住之前的对话内容，从而提供连贯而个性化的回复。

实现会话记忆，需要将历史信息全部发送给大模型，langchain就提供了记忆的功能，能够在发出消息前追加历史消息和用户输入一并发送给大模型，收到回复时将大模型输出一并写进历史消

概述

一些节点的操作比较敏感高危，需要人工进行二次确认，此时就用到了interrupt，interrupt可以在任何节点内以一种特殊的异常的方式，主动暂停图的执行，冻结当前图的状态（依赖checkpointer持久化），向外抛出自定义数据（给前端/控制台展

记忆和持久化checkpoint & Memory store，time travel时间旅行

流式输出

运行时上下文

LangGraph定义边，普通边，条件边

1.Runnable

Runnable是langchain中的抽象基类，是langchain中所有链的核心抽象接口，旨在为所有的可执行组件提供通用的操作接口，用于构建所有的“链”组件，代表一个可以调用运行的流程单元，使

LangGraph定义节点，缓存，异常重试，Command

1.概述

State，是langgraph的核心数据结构，是一个贯穿整个工作流执行过程的共享数据的结构，存储了工作流从开始到结束的所有必要信息（历史对话，检索到的文档，工具执行结果等），在节点之间传递，并且被持久化保存。

State既可以是

1.概述

LangChain就像一条流水线，对于一步接着一步的任务，用LangChain链式调用可以完美实现，但是很多任务很复杂，并不是一条直线完成的，需要根据各种条件走各种分支，这种复杂任务