企业官网建设流程全解析

一个网站的建设步骤是,wordpress翻书的主题免费下载,h5转wordpress,南昌做网站优化如果你想使用dify#xff0c;coze以及n8n构建你的工作流#xff0c;那基本上非常轻松#xff0c;拖拽组件即可完成#xff0c;但是因为基本上都是低代码平台#xff0c;因此你可以操作的空间非常小#xff0c;当然据我了解n8n是可以支持js或者python添加节点的#xff0…如果你想使用difycoze以及n8n构建你的工作流那基本上非常轻松拖拽组件即可完成但是因为基本上都是低代码平台因此你可以操作的空间非常小当然据我了解n8n是可以支持js或者python添加节点的这为工作流的灵活性开了窗口使可以会写代码的人有了自由发挥的空间但是如果全流程想要代码实现那就得用LangGraph这样的框架去实现了。LangGraph 是由 LangChain 团队开发的一个开源框架专为构建有状态、多智能体Multi-Agent的 AI 应用而设计。它通过图结构Graph来定义和协调复杂的工作流特别适合需要循环、分支、持久化状态管理和人工干预的场景。LangGraph 的核心特点1、图结构Graph-Based• 采用有向图Directed Graph模型由节点Nodes和边Edges组成• 节点代表任务单元如调用 LLM、执行工具函数、数据库查询等。• 边定义节点间的流转逻辑支持条件分支和循环。• 相比传统的线性链Chain结构LangGraph 可以处理更复杂的动态流程如多轮对话、迭代优化、多智能体协作。2、状态管理State Management• 提供全局共享状态State支持跨节点数据传递和持久化存储。• 支持断点续跑Checkpointing即使任务中断也能恢复执行。3、循环与分支Loops Conditional Flows• 允许 AI 代理根据中间结果动态调整执行路径如反复优化答案直至满意。• 适用于RAG检索增强生成、代码优化、多轮决策等场景。4、人类在环Human-in-the-Loop• 支持人工干预如审核 AI 决策、修改中间结果适用于医疗、法律等专业领域。5、多智能体协作Multi-Agent Systems• 可构建分工明确的 AI 代理团队如“规划代理”制定策略“执行代理”调用工具。6、与 LangChain 无缝集成• 可直接复用 LangChain 的 Chains、Tools 和 Memory 组件同时提供更强大的流程控。LangGraph 的典型应用场景• 复杂问答系统如带多轮优化的客服机器人。• 代码生成与测试如自动生成代码并迭代优化。• 金融风控 数据分析如动态调整决策流程。• 多智能体协作如多个 AI 代理协同完成任务。• 医疗诊断辅助结合专家审核的 AI 决策系统。LangGraph vs. Dify/Coze/n8n维度LangGraphDifyCozen8n架构基于图结构节点边支持循环/分支专为多Agent协作设计低代码AI应用开发平台支持RAG 复杂工作流零代码对话式AI开发拖拽式流程编排节点式工作流自动化支持跨系统集成状态管理全局State 持久化存储支持断点续跑会话级上下文管理对话状态跟踪无原生状态管理需外部存储使用场景复杂决策流多轮优化、Agent协作企业级AI应用知识库/RAG轻量级对话机器人客服/社交跨系统自动化数据同步/API调用学习成本高需Python编码理解图结构中需技术背景熟悉LLM低零代码适合非技术用户中需API/逻辑理解开源/商业开源MIT协议开源部分企业功能付费部分开源Apache 2.0完全开源可持续使用协议选型建议LangGraph•适用需要复杂AI工作流如多Agent协作、动态路由、循环优化的开发团队。•优势灵活性强支持持久化状态适合金融、医疗等专业领域。Dify•适用企业级AI应用如知识库问答、多模型集成需私有化部署。•优势低代码开发支持RAG适合技术团队快速构建AI应用。Coze•适用快速搭建对话机器人如抖音/飞书集成适合中小团队或个人开发者。•优势零代码体验内置字节生态插件部署简单。n8n•适用非AI自动化如数据同步、API调用技术团队自托管需求。•优势开源免费扩展性强支持1000第三方服务集成。组合使用建议•AI 自动化DifyAI核心 n8n流程自动化。•复杂Agent系统LangGraph逻辑编排 Coze前端交互。如需更详细的功能对比或部署指南可参考各平台的官方文档或社区讨论。LangGraph实战用LangGraph开发一个工作流用于创建一本大模型应用的书籍。要开始使用 LangGraph首先需要安装必要的包pip install langchain langgraph langchain-community如果你想使用可视化和监控功能还需要安装 LangSmithpip install langsmith然后就是登录https://smith.langchain.com/创建一个项目然后generate key点击复制这个key填到代码中对应这个key下os.environ[LANGCHAIN_API_KEY] your_langsmith_api_key # 替换为你的 API Key最后就是下载安装ollama然后通过ollama安装llama3.2模型➜ ~ ollama run llama3.2 pulling manifest pulling dde5aa3fc5ff: 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ 2.0 GB pulling 966de95ca8a6: 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ 1.4 KB pulling fcc5a6bec9da: 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ 7.7 KB pulling a70ff7e570d9: 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ 6.0 KB pulling 56bb8bd477a5: 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ 96 B pulling 34bb5ab01051: 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ 561 B verifying sha256 digest writing manifest success 安装完成之后我们可以测试一下那我的测试语句就是 who are you Im an artificial intelligence model known as Llama. Llama stands for Large Language Model Meta AI. 证明模型是安装成功的接下来开始写代码。现在我贴出代码import os import time import requests from typing import Dict, List, Any, TypedDict from langgraph.graph import StateGraph # Ollama 配置 OLLAMA_API_BASE http://localhost:11434/api # ollama提供访问模型的地址 DEFAULT_MODEL llama3.2 # 这就是我们刚才安装的llama模型注意必须是3.2 # LangSmith 配置 os.environ[LANGCHAIN_TRACING_V2] true os.environ[LANGCHAIN_API_KEY] your_langsmith_api_key # 替换为你的 API Key os.environ[LANGCHAIN_PROJECT] 课程创建-LangGraph # Ollama API 调用函数 def generate_with_ollama(prompt, modelDEFAULT_MODEL, temperature0.5, max_tokens2000): 使用 Ollama API 生成内容 try: response requests.post( f{OLLAMA_API_BASE}/generate, json{ model: model, prompt: prompt, temperature: temperature, stream: False } ) if response.status_code 200: result response.json() return result.get(response, ) else: print(fOllama API 返回错误状态码: {response.status_code}) return fAPI调用失败状态码: {response.status_code} except Exception as e: print(f调用 Ollama API 出错: {e}) return f内容生成失败请检查 Ollama 服务。错误: {e} # 课程结构定义 course_structure { 课程名称: 大模型应用开发从入门到放弃, 章节: [ { 章节名称: 大模型应用开发具备技术栈, 简介: 介绍大模型应用开发必须掌握和了解的基础知识和工具, 学习目标: [理解大模型应用开发的基本概念, 掌握大模型应用的基础开发流程] }, { 章节名称: 大模型应用实战, 简介: 用大模型LangGraph框架开发一个hello world示例, 学习目标: [夯实大模型的基础理论, 掌握大模型应用开发的基础框架] } ] } # 提示词模板 prompt_templates { 概念理解: 你是一位大模型应用开发专家正在为《{course_name}》课程的《{chapter_name}》章节创建概念理解学习材料。 章节介绍: {chapter_intro} 学习目标: {chapter_goals} 请创建一份全面的概念理解材料包含核心概念定义、背景知识、相关概念联系等。 输出格式使用 Markdown确保标题层级正确内容应该全部使用中文。 , 实践应用: 你是一位大模型应用开发专家正在为《{course_name}》课程的《{chapter_name}》章节创建实践应用学习材料。 章节介绍: {chapter_intro} 学习目标: {chapter_goals} 请创建一份全面的实践应用材料对大模型应用开发提供一个完整的实践案例。 输出格式使用 Markdown确保标题层级正确内容应该全部使用中文。 , 知识评估: 你是一位大模型应用开发专家正在为《{course_name}》课程的《{chapter_name}》章节创建知识评估学习材料。 章节介绍: {chapter_intro} 学习目标: {chapter_goals} 请创建一份全面的知识评估材料对大模型应用查出的结果进行评估。 输出格式使用 Markdown确保标题层级正确内容应该全部使用中文。 } # 1. 章节生成节点 def chapter_generator(state: Dict[str, Any]) - Dict[str, Any]: 生成课程章节 print(章节生成节点开始执行...) # 简化版直接使用预定义的章节 chapters course_structure[章节] # 返回更新后的完整状态 updated_state state.copy() updated_state[章节列表] chapters print(f章节生成完成返回状态键: {list(updated_state.keys())}) return updated_state # 2. 学习对象生成节点 def learning_object_generator(state: Dict[str, Any]) - Dict[str, Any]: 为每个章节生成学习对象 print(学习对象生成节点开始执行...) print(f接收到的状态键: {list(state.keys())}) chapters state[章节列表] learning_objects [] for chapter in chapters: chapter_name chapter[章节名称] # 创建基础学习对象 chapter_objects { 章节名称: chapter_name, 学习对象: [ {类型: 概念理解, 内容: f本节介绍{chapter_name}的核心概念帮助学习者建立基础认知。}, {类型: 实践应用, 内容: f通过实际案例演示{chapter_name}的应用方法提升实战能力。}, {类型: 知识评估, 内容: f包含与{chapter_name}相关的自测题帮助学习者检验学习效果。} ] } learning_objects.append(chapter_objects) # 返回更新后的完整状态 updated_state state.copy() updated_state[章节学习对象] learning_objects print(f学习对象生成完成返回状态键: {list(updated_state.keys())}) return updated_state # 3. 内容增强节点 def content_enhancer(state: Dict[str, Any]) - Dict[str, Any]: 使用 Ollama 生成详细内容 print(开始内容增强...) print(f当前状态键: {list(state.keys())}) # 检查章节列表是否存在 if 章节列表 not in state: print(错误: 状态中没有找到章节列表) return state chapter_list state[章节列表] learning_objects_list state.get(章节学习对象, []) # 创建映射以便后续查找 learning_objects_map {} for lo in learning_objects_list: chapter_name lo.get(章节名称, ) if chapter_name: learning_objects_map[chapter_name] lo.get(学习对象, []) # 存储增强后的章节内容 enhanced_chapters [] # 处理每个章节 for chapter in chapter_list: try: # 提取章节信息 chapter_name chapter[章节名称] chapter_intro chapter.get(简介, 无介绍) # 处理学习目标 chapter_goals chapter.get(学习目标, []) if isinstance(chapter_goals, list): chapter_goals \n.join([f- {goal} for goal in chapter_goals]) # 创建增强章节对象 enhanced_chapter { 章节名称: chapter_name, 章节介绍: chapter_intro, 学习目标: chapter_goals, 学习对象: [] } # 获取学习对象类型 learning_objects [] if chapter_name in learning_objects_map: chapter_objects learning_objects_map[chapter_name] learning_objects [obj[类型] for obj in chapter_objects] # 如果没有定义学习对象使用默认列表 if not learning_objects: learning_objects [概念理解, 实践应用, 知识评估] # 为每个学习对象生成内容 for obj_type in learning_objects: # 创建提示词 prompt prompt_templates.get(obj_type, ).format( course_namecourse_structure[课程名称], chapter_namechapter_name, chapter_introchapter_intro, chapter_goalschapter_goals ) # 使用 Ollama 生成内容 enhanced_content generate_with_ollama(prompt) # 添加到章节对象 enhanced_chapter[学习对象].append({ 类型: obj_type, 内容: enhanced_content }) # 添加到增强章节列表 enhanced_chapters.append(enhanced_chapter) except Exception as e: print(f处理章节时发生错误: {e}) # 更新状态 updated_state state.copy() updated_state[章节增强内容] enhanced_chapters return updated_state # 4. Markdown 写入节点 def markdown_writer(state: Dict[str, Any]) - Dict[str, Any]: 保存章节与学习对象到本地 Markdown 文件 course_name course_structure[课程名称] enhanced_chapters state.get(章节增强内容, []) # 创建输出目录 output_dir fcourse_langgraph_chapter_1 os.makedirs(output_dir, exist_okTrue) # 创建索引文件 index_path os.path.join(output_dir, 课程索引.md) with open(index_path, w, encodingutf-8) as f: f.write(f# {course_name}\n\n) f.write(## 课程章节\n\n) for chapter in enhanced_chapters: chapter_name chapter[章节名称] chapter_intro chapter[章节介绍] chapter_goals chapter[学习目标] # 写入章节信息 f.write(f### {chapter_name}\n\n) f.write(f{chapter_intro}\n\n) f.write(**学习目标**:\n) if isinstance(chapter_goals, list): for goal in chapter_goals: f.write(f- {goal}\n) else: f.write(f{chapter_goals}\n) # 创建章节目录 chapter_dir os.path.join(output_dir, chapter_name) os.makedirs(chapter_dir, exist_okTrue) # 添加学习对象链接 f.write(\n**学习内容**:\n) # 写入每个学习对象 for obj in chapter[学习对象]: obj_type obj[类型] obj_content obj[内容] # 写入文件链接 obj_filename f{obj_type}.md obj_path os.path.join(chapter_dir, obj_filename) f.write(f- [{obj_type}](./{chapter_name}/{obj_filename})\n) # 创建学习对象文件 with open(obj_path, w, encodingutf-8) as obj_file: obj_file.write(f# {chapter_name} - {obj_type}\n\n) obj_file.write(obj_content) f.write(\n) return state # 创建工作流图 builder StateGraph(Dict[str, Any]) # 添加节点 builder.add_node(章节生成, chapter_generator) builder.add_node(学习对象生成, learning_object_generator) builder.add_node(内容增强, content_enhancer) builder.add_node(Markdown写入, markdown_writer) # 设置起点 builder.set_entry_point(章节生成) # 添加边连接节点 builder.add_edge(章节生成, 学习对象生成) builder.add_edge(学习对象生成, 内容增强) builder.add_edge(内容增强, Markdown写入) # 编译图 workflow builder.compile(debugTrue) # 执行工作流 if __name__ __main__: # 初始状态为空 state {} # 添加运行标识 run_id frun_{int(time.time())} print(f开始执行课程生成流程运行ID: {run_id}) print(f可在 LangSmith 查看详细执行记录: https://smith.langchain.com/projects/课程创建-LangGraph) # 执行工作流 result workflow.invoke(state) print(f执行完成! 课程内容已生成。)结果展示生成的章节目录结构图我们点击书籍索引文件随便点击一个章节下的小结我们点击大模型应用开发具备技术栈章下面的概念理解小节然后我们再看下实践应用小节非常完美的实现了一个简化版本的AI工作流。小结LangGraph 是构建复杂、有状态AI工作流的强大工具尤其适合需要循环、多智能体协作和人工干预的场景。相比 Dify/Coze/n8n它更适合开发者需要精细化控制的AI应用。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发