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LangGraph认知篇-Send机制

news 2025/8/2 15:09:25

Send 机制简介

        在LangGraph 中，节点（Nodes）和边（Edges）默认是预先定义的，且基于同一个共享状态（state)进行操作。但在某些场景下，例如实现映射-规约（map-reduce）等设计模式时，可能存在以下需求：

  • 动态分支创建：运行时根据数据决定分支数量（如处理用户上传的多个文档）

  • 状态隔离：不同分支需要独立状态（如并行处理不同主题的文本生成）

  • 并行处理：支持map-reduce等并行模式（如批量API调用）

  • 未知拓扑：处理无法预先定义图结构的场景（如动态工作流生成）

        为满足上述需求，LangGraph 提供了 Send 机制，其核心功能是：通过条件边（conditional edges）动态生成下游节点的调用指令，实现状态的按需分发和节点的动态触发。

Send机制与静态图结构的区别

特性静态图Send机制
分支数量预先定义运行时动态生成
状态传递所有节点共享同一状态各分支拥有独立状态
执行模式顺序/固定路径执行并行/动态路径执行
适用场景固定拓扑结构数据驱动的动态拓扑

Send 对象的核心属性

  • node（str）：目标节点的名称，即需要被调用的节点标识；

  • arg（Any）：传递给目标节点的状态数据，可以是任意类型，通常是与该节点任务相关的特定信息。

工作机制图解

官方代码示例

from typing import Annotated, TypedDict
import operator
from langgraph.types import Send
from langgraph.graph import StateGraph, END, START# 1. 定义整体状态结构
class OverallState(TypedDict):subjects: list[str]  # 存储需要生成笑话的主题列表# 存储生成的笑话列表，使用operator.add指定合并方式（列表元素累加）jokes: Annotated[list[str], operator.add]# 2. 定义条件边处理函数：动态生成Send对象
def continue_to_jokes(state: OverallState):# 为每个主题创建一个Send对象，指定调用"generate_joke"节点并传递该主题return [Send("generate_joke", {"subject": s}) for s in state['subjects']]# 3. 构建状态图工作流
builder = StateGraph(OverallState)# 4. 添加"generate_joke"节点：根据传入的主题生成笑话
# 该节点接收包含"subject"的状态，返回包含笑话的字典（会合并到整体状态的jokes列表中）
builder.add_node("generate_joke", lambda state: {"jokes": [f"Joke about {state['subject']}"]})# 5. 配置起始节点的条件边：通过continue_to_jokes函数动态决定下一步
builder.add_conditional_edges(START, continue_to_jokes)# 6. 配置"generate_joke"节点的后续节点：生成笑话后到达结束节点
builder.add_edge("generate_joke", END)# 7. 编译工作流图
graph = builder.compile()# 8. 执行工作流：输入包含两个主题的状态
result = graph.invoke({"subjects": ["cats", "dogs"]})
print(result)
# 输出：{'subjects': ['cats', 'dogs'], 'jokes': ['Joke about cats', 'Joke about dogs']}

  • 定义整体状态，收集笑话主题列表，并存储;

  • 创建条件边处理函数，该函数根据主状态中的 subjects 列表，为每个主题生成一个 Send 对象;

  • 构建工作流

    • 添加 generate_joke 节点，其逻辑是基于传入的 subject 生成笑话；

    • 将起始节点（START）通过条件边关联到 continue_to_jokes 函数；

    • 配置 generate_joke 节点完成后指向结束节点（END）。

  • 执行效果：当输入 {"subjects": ["cats", "dogs"]} 时，工作流会：

    • 通过 Send 动态触发两次 generate_joke 节点调用；

    • 第一次调用使用 {"subject": "cats"} 生成对应笑话；

    • 第二次调用使用 {"subject": "dogs"} 生成对应笑话；

    • 最终汇总结果为 {'subjects': ['cats', 'dogs'], 'jokes': ['Joke about cats', 'Joke about dogs']}。

Map-reduce 设计模式简介

        映射 - 归约（Map-Reduce）是一种用于大规模数据处理的分布式计算设计模式，由 Google 提出，旨在通过拆分任务、并行处理和结果聚合，高效处理海量数据。其核心思想是将复杂任务分解为两个主要阶段：映射（Map） 和归约（Reduce），从而实现数据的分布式处理和结果的高效汇总。

核心思想与流程

        Map-Reduce 的工作流程可概括为 “拆分 - 处理 - 合并”，具体分为三个关键步骤：

  • 映射（Map）阶段

    • 输入：原始数据集（通常是大规模、非结构化或半结构化数据，如日志、文本等）。

    • 操作：由 “映射函数”（Map Function）将输入数据拆分为一系列键值对（Key-Value Pair）。例如，对文本数据进行分词时，可将每个单词作为 “键（Key）”，出现次数（初始为 1）作为 “值（Value）”，即 (单词, 1)。

    • 目的：将原始数据转换为易于处理的中间格式，为后续聚合做准备。

  • 洗牌（Shuffle）阶段（隐式步骤）

    • 作用：在 Map 和 Reduce 之间自动执行，将 Map 阶段输出的键值对按 “键” 进行分组、排序和分发，确保相同键的所有值被发送到同一个 Reduce 节点。

    • 例如：将所有 (“apple”, 1) 键值对汇总到一起，形成 (“apple”, [1, 1, 1])。

  • 归约（Reduce）阶段

    • 输入：Shuffle 阶段处理后的键值对（同一个键对应一组值）。

    • 操作：由 “归约函数”（Reduce Function）对同一键的所有值进行聚合计算（如求和、计数、平均值等）。例如，对 (“apple”, [1, 1, 1]) 求和，得到 (“apple”, 3)，即 “apple” 出现 3 次。

    • 目的：将分散的中间结果合并为最终输出（如统计结果、分析报告等）。

Map-reduce 与 LangGraph 中 Send 机制的结合

        在 LangGraph 工作流框架中，Map-Reduce 模式可通过 Send 机制实现：

  • Map 阶段：用 Send 为每个输入对象生成独立任务（如为列表中的每个主题生成文本）；

  • Reduce 阶段：收集所有任务的输出，通过归约节点汇总结果（如合并多个文本生成最终报告）。

        这种结合既保留了 Map-Reduce 的并行处理能力，又通过动态节点调用适配了更灵活的工作流场景。

LangGraph 实现Map-Reduce 示例

from typing import TypedDict
from langgraph.graph import StateGraph, Send, END# 状态定义
class MapReduceState(TypedDict):documents: list[str]        # 初始文档chunks: list[str]           # 文档分块summaries: list[str]        # 分块摘要final_summary: str          # 最终摘要# 1. 文档分块（初始节点）
def split_documents(state: MapReduceState):documents = state["documents"]chunks = [chunk for doc in documents for chunk in split_text(doc)]return {"chunks": chunks}# 2. 动态路由（Send核心）
def map_router(state: MapReduceState):return [Send("summarize_chunk", {"chunk": c})for c in state["chunks"]]# 3. 摘要生成（并行执行）
def summarize_chunk(state: MapReduceState):return {"summary": llm(f"Summarize: {state['chunk']}")}# 4. 结果聚合
def reduce_summaries(state: MapReduceState):all_summaries = [s for branch in state.values() if "summary" in s]return {"final_summary": combine_summaries(all_summaries)}# 构建工作流
graph = StateGraph(MapReduceState)
graph.add_node("split_docs", split_documents)
graph.add_node("summarize_chunk", summarize_chunk)
graph.add_node("reduce", reduce_summaries)# 动态分支配置
graph.add_conditional_edges("split_docs", map_router)
graph.add_conditional_edges("summarize_chunk", lambda _: "reduce")
graph.add_edge("reduce", END)# 执行工作流
result = graph.invoke({"documents": ["long_text1", "long_text2"],"chunks": [],"summaries": [],"final_summary": ""
})
print(result["final_summary"])

    执行流程：

    1. 主节点完成 → 触发条件边函数

    2. 生成 Send 对象列表 → 创建并行分支

    3. 每个分支执行指定节点 → 独立状态输入

    4. 所有分支完成后 → 触发聚合节点

    其核心机制包括：

    • 动态路由：运行时根据chunks列表长度决定创建多少分支，生成的Send列表会被LangGraph自动并行处理；

    动态路由（Send核心）def map_router(state: MapReduceState):return [Send("summarize_chunk", {"chunk": c})for c in state["chunks"]]

    • 状态隔离原理：每个分支只接收必要数据（减少内存开销），LangGraph自动管理分支状态的创建和传递；

    # 主状态（分割后）
{"documents": [doc1, doc2],"chunks": [chunk1, chunk2, chunk3, ...],"chunk_summaries": [],"final_summary": ""
}# 分支独立状态示例
[{"chunk": "chunk1内容", "chunk_id": 0},  # 分支1{"chunk": "chunk2内容", "chunk_id": 1},  # 分支2{"chunk": "chunk3内容", "chunk_id": 2}   # 分支3
] 

    • 结果聚合机制：summarize_chunk 全部执行完毕后，会调用reduce节点，通过state.values() 获取所有分支的状态，汇总出最终的结果；

    graph.add_conditional_edges("summarize_chunk", lambda _: "reduce")# 4. 结果聚合
def reduce_summaries(state: MapReduceState):all_summaries = [s for branch in state.values() if "summary" in s]return {"final_summary": combine_summaries(all_summaries)}

    Send 机制典型应用场景

    • 文档分块处理

    Send("process_chunk", {"chunk": c}) for c in doc_chunks

    • API 并行调用

    Send("call_api", {"request": r}) for r in requests

    • 批量数据处理

    Send("process_item", {"item": i}) for i in batch

    • 动态工作流生成

    Send(next_step, config) for config in dynamic_configs

    注意事项

    1. 状态设计：分支节点接收的状态是独立的，不包含主状态的所有字段

      # 推荐
Send("process", {"item_id": 123})# 不推荐
Send("process", full_state)

    2. 聚合触发：所有分支必须完成才能触发下游节点

      graph.add_conditional_edges("worker_node",lambda _: "aggregate_node"  # 所有分支完成后触发
)

    3. 错误处理：单个分支失败会影响整个工作流

    4. 性能考虑：避免创建过多分支导致资源耗尽

    参考文献

    https://github.com/langchain-ai/langgraph

    Overview

    http://www.dtcms.com/a/308172.html

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