汀、人工智能
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Langchain[6]-LangGraph:异步和流、图可视化、多智能体协作、LCEL代码生成

Langchain[6]-LangGraph:异步和流、图可视化、多智能体协作、LCEL代码生成

1.异步和流

因为任何大模型在推理的时候，都会有一定的时间延迟，这是由大模型的底层架构决定的，所以在很多应用，尤其是对话应用中，使用异步以及流式输出，是大幅提升用户体验的较好方法。

Langchain[6]-LangGraph:异步和流、图可视化、多智能体协作、LCEL代码生成_第1张图片

在langGraph中可以很方便的实现异步和流，简单例子为例：

Langchain[6]-LangGraph:异步和流、图可视化、多智能体协作、LCEL代码生成_第2张图片

  • 异步调用方法：
inputs = {
   "messages"

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