spring-ai-alibaba 学习（二十六）——graph总结
什么是graph
许多人在刚接触graph的时候会有点懵，什么是图？什么是编排？到底在描述一个什么东西？
设想一个场景，需要实现一个特别复杂的智能问答系统，涉及到问题分类、问题扩展、联网查询、私有知识库查询、工具调用、人工介入等非常复杂的流程，甚至通过画流程图才能有一个清晰的表达
为了提高代码的可读性，最终决定将流程图中每一个节点的功能封装在一起，并且以有向边来连接节点，指明功能的执行顺序，最后将在各个节点间流转的数据封装为全局状态OverAllState
graph就是这样的一个预设好的流程图的框架，用户只需将自己的业务逻辑定义在节点中，设置好边的方向，剩下的都交给graph即可，比如节点和边的合法性检查，每个节点执行完后保存状态，支持在某个节点前后中断来进行人工介入等
适用场景
流程非常复杂，有许多循环、判断等非线性的流程
发生异常后，需要从前一节点结果继续执行，而不是从头开始
需要人工介入，比如对工具的调用需要批准
想要开发类似dify的，通过页面拖拽来创建智能体的功能
支持哪些扩展功能
并行节点：支持多条边从同一个节点出发，指向不同节点
子图：支持将一个图，作为一个节点，嵌入另一个图中
条件边：支持在边上添加条件判断
进度保存：支持在每个节点执行完后保存进度
中断-恢复：支持在某个节点前或后中断，执行其他操作如人工介入，然后恢复图的执行
导出流程图：支持导出图形格式的流程图，方便查看，更加直观
如何使用
业务逻辑实现：自定义节点功能逻辑，有需要的话自定义条件边
定义图：添加节点和边，组成流程图
编译图：检查图的合法性，以及对图的预处理，如合并并行节点为一个超级节点，将子图接入父图中等
运行图：传入初始的OverAllState，按照图的定义逐步运行
其他
辅助组件：listener，可以在start、end、error、节点前和节点后等事件触发时添加自定义操作
代码包：主要逻辑都在spring-ai-alibaba-graph-core中，另外还有样例spring-ai-alibaba-graph-example和 DSL 导入相关的spring-ai-alibaba-graph-studio
样例资源：除了上面提到的，在spring-ai-alibaba-example项目下，也有spring-ai-alibaba-graph-example模块
想了解具体的细节，可以参考之前的spring-ai-alibaba 学习系列的十七~二十五篇