前言

随着人工智能和大语言模型 (LLM) 技术的快速发展，检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 已成为构建智能应用的重要技术手段。然而，传统的 RAG 实现往往往往缺乏灵活性和可控性，难以应对复杂业务场景的需求。

LangGraph 作为一个新兴的工作流编排框架，为我们提供了强大的状态管理和复杂流程控制能力。它允许开发者构建具有循环、条件分支和持久化状态的复杂 AI 工作流，极大地增强了 RAG 系统的灵活性和可控性。

本文档旨在介绍如何在实际项目中将 LangGraph 与 RAG 技术相结合，构建高效、灵活且易于维护的智能应用。

通过此文档的阅读，你将收获

1. 深入理解 LangGraph 的基本概念和核心组件
2. 掌握 LangGraph 与 RAG 结合的方法论和实施策略
3. 学会设计和实现基于 LangGraph 的 RAG 工作流
4. 了解在实际项目中应用 LangGraph+RAG 的最佳实践
5. 掌握复杂状态管理和流程控制技巧

适用范围

本文档适用于以下场景和人群：

• 希望构建复杂 AI 工作流的研发工程师
• 需要增强 RAG 系统灵活性和可控性的 AI 架构师
• 对 LangGraph 技术感兴趣的技术负责人
• 正在实施或计划实施 RAG 项目的团队

特别适用于具有以下需求的项目：

• 需要多步骤、复杂决策流程的 RAG 应用
• 需要状态持久化和恢复的工作流
• 需要条件分支和循环处理的智能应用
• 需要模块化、可扩展的 AI 系统架构

具体方案

1. LangGraph 核心概念

LangGraph 是基于 LangChain 构建的一个工作流编排框架，其核心概念包括：

StateGraph（状态图）

状态图是 LangGraph 的核心抽象，它定义了工作流的状态和节点之间的转换关系。在我们的项目中，定义了多种状态图，例如RAGState：

class RAGState(TypedDict, total=False):
    """
    RAG工作流的状态定义
    """
    # 输入
    query_params: QueryParams
    query_text: str
    tag_key: Optional[str]
    form_params: Optional[List[str]]
    
    # 中间结果
    retrieval_result: QueryResult
    reranked_chunks: List[Dict[str, Any]]
    flow_chunks: List[FlowChunk]
    version_info: Dict[str, Any]
    
    # 最终结果
    final_answer: Dict[str, Any]
    error: str

Nodes（节点）

节点代表工作流中的一个处理步骤，每个节点都是一个函数，接收当前状态并返回状态更新。例如_retrieve_node：

def _retrieve_node(self, state: RAGState) -> Dict[str, Any]:
    """
    检索节点：执行基于流程分析的知识检索
    """
    try:
        # 执行检索
        retrieval_result = flow_retrieval_service.retrieve(state["query_params"])
        
        return {
            "retrieval_result": retrieval_result,
            "error": None
        }
    except Exception as e:
        return {
            "error": f"检索失败: {str(e)}"
        }

Edges（边）

边定义了节点之间的连接关系，决定了工作流的执行路径。在_build_graph方法中定义了边的关系：

def _build_graph(self) -> StateGraph:
    """
    构建LangGraph状态图
    """
    # 创建状态图
    graph = StateGraph(RAGState)
    
    # 添加节点
    graph.add_node("retrieve", self._retrieve_node)
    graph.add_node("validate_result", self._validate_result_node)
    graph.add_node("get_version_info", self._get_version_info_node)
    graph.add_node("finalize", self._finalize_node)
    
    # 添加边
    graph.set_entry_point("retrieve")
    graph.add_edge("retrieve", "validate_result")
    graph.add_edge("validate_result", "get_version_info")
    graph.add_edge("get_version_info", "finalize")
    graph.add_edge("finalize", END)
    
    return graph.compile()

LangGraph 核心组件关系图：

2. RAG 与 LangGraph 的结合模式

在我们的项目中，RAG 与 LangGraph 的结合主要体现在以下几个方面：

模块化 RAG 服务

我们将 RAG 功能拆分为多个独立的服务模块，如business_based_rag、flow_based_rag和work_based_rag，每个模块都可以独立集成到 LangGraph 工作流中。

RAG 模块化架构图：

状态驱动的检索过程

通过 LangGraph 的状态管理，我们将 RAG 的检索过程分解为多个步骤，每一步的结果都保存在状态中，便于调试和优化：

async def retrieve(self, query_params: QueryParams) -> QueryResult:
    """
    检索最匹配的业务知识
    
    Args:
        query_params: 查询参数
        
    Returns:
        查询结果
    """
    try:
        # 1. 向量检索获取Top3候选业务知识
        candidate_chunks = await self._vector_retrieval(query_params)
        
        # 2. 调用LLM进行判定
        llm_judgment_result = await self._llm_judgment(query_params, candidate_chunks)
        
        # 3. 构建查询结果
        query_result = self._build_query_result(llm_judgment_result, candidate_chunks)
        
        return query_result
    except Exception as e:
        raise Exception(f"检索失败: {str(e)}")

状态驱动检索流程图：

条件分支处理

利用 LangGraph 的条件边功能，可以根据中间结果决定下一步的执行路径。例如在流程检索中，根据检索结果的有效性决定是否继续处理：

def _validate_result_node(self, state: RAGState) -> Dict[str, Any]:
    """
    验证结果节点：检查检索结果是否有效
    """
    try:
        # 检查是否已有错误
        if state.get("error"):
            # 如果已有错误，直接返回
            return {}
        
        # 检查retrieval_result是否存在
        if "retrieval_result" not in state:
            return {
                "retrieval_result": QueryResult(flowId=None, nodeId=None, nodeIds=None)
            }
        
        retrieval_result = state["retrieval_result"]
        
        # 验证检索结果
        if retrieval_result.flowId or retrieval_result.nodeId or retrieval_result.nodeIds:
            # 结果有效，返回成功状态
            return {}
        else:
            # 结果无效，返回空结果
            return {
                "retrieval_result": QueryResult(flowId=None, nodeId=None, nodeIds=None)
            }
    except Exception as e:
        return {
            "error": f"结果验证失败: {str(e)}"
        }

3. 工作流设计模式（以flow_base_rag为例）

我们针对不同业务场景，设计了 3 类轻量化的 LangGraph 工作流模式，每个模式职责明确、流程清晰，适配不同的 RAG 处理需求：

1. RAG 工作流（RAGWorkflow）

核心用途：完成从知识检索到结果输出的完整 RAG 流程核心节点（4 个）：

• retrieve：执行核心知识检索，从数据库获取匹配的内容
• validate_result：校验检索结果有效性（比如是否为空、是否符合业务规则）
• get_version_info：补充结果的版本信息（适配多环境 / 多版本场景）
• finalize：整合所有信息，生成最终可输出的结果

简化代码示例：

def _build_graph(self) -> StateGraph:
    # 1. 创建状态图（定义流程可传递的状态数据）
    graph = StateGraph(RAGState)
    
    # 2. 注册节点（每个节点对应一个处理函数）
    graph.add_node("retrieve", self._retrieve_node)
    graph.add_node("validate_result", self._validate_result_node)
    graph.add_node("get_version_info", self._get_version_info_node)
    graph.add_node("finalize", self._finalize_node)
    
    # 3. 定义执行顺序：检索→验证→补版本→生成最终结果
    graph.set_entry_point("retrieve")  # 流程入口
    graph.add_edge("retrieve", "validate_result")
    graph.add_edge("validate_result", "get_version_info")
    graph.add_edge("get_version_info", "finalize")
    graph.add_edge("finalize", END)  # 流程结束
    
    return graph.compile()  # 编译生效

流程示意图：

2. 检索工作流（RetrieveWorkflow）

核心用途：专注处理 “检索” 单一任务，轻量化完成参数准备→检索→结果处理核心节点（3 个）：

• prepare_params：整理检索参数（比如格式化用户输入、补充业务标识）
• execute_retrieval：执行具体的检索逻辑（核心检索动作）
• process_result：对检索结果做基础处理（比如格式转换、简单过滤）

简化代码示例：

def __init__(self):
    # 1. 创建状态图
    self.graph = StateGraph(WorkflowState)
    
    # 2. 注册节点
    self.graph.add_node("prepare_params", self.prepare_params)
    self.graph.add_node("execute_retrieval", self.execute_retrieval)
    self.graph.add_node("process_result", self.process_result)
    
    # 3. 定义执行顺序：准备参数→执行检索→处理结果
    self.graph.set_entry_point("prepare_params")
    self.graph.add_edge("prepare_params", "execute_retrieval")
    self.graph.add_edge("execute_retrieval", "process_result")
    self.graph.add_edge("process_result", END)
    
    # 4. 编译（无需持久化状态，轻量化运行）
    self.app = self.graph.compile()

流程示意图：

3. 存储工作流（StorageWorkflow）

核心用途：专门处理 RAG 所需数据的存储，把不同类型的信息整理后存入数据库核心节点（4 个）：

• create_flow_overview：生成 “流程概览” 类数据块（Chunk）
• create_event_basic_chunks：生成 “事件基础信息” 类数据块
• create_pre_snapshot_chunks：生成 “前置快照” 类数据块
• aggregate_chunks：汇总所有数据块，统一存入向量数据库

简化代码示例：

def _build_graph(self) -> StateGraph:
    # 1. 创建状态图
    graph = StateGraph(StorageWorkflowState)
    
    # 2. 注册节点
    graph.add_node("create_flow_overview", self._create_flow_overview_node)
    graph.add_node("create_event_basic_chunks", self._create_event_basic_chunks_node)
    graph.add_node("create_pre_snapshot_chunks", self._create_pre_snapshot_chunks_node)
    graph.add_node("aggregate_chunks", self._aggregate_chunks_node)
    
    # 3. 定义执行顺序：生成各类数据块→汇总存储
    graph.set_entry_point("create_flow_overview")
    graph.add_edge("create_flow_overview", "create_event_basic_chunks")
    graph.add_edge("create_event_basic_chunks", "create_pre_snapshot_chunks")
    graph.add_edge("create_pre_snapshot_chunks", "aggregate_chunks")
    graph.add_edge("aggregate_chunks", END)
    
    return graph.compile()

流程示意图：

成果展示

通过将 LangGraph 与 RAG 技术相结合，我们的项目取得了以下显著成果：

1. 工作流可视化和可调试性

LangGraph 提供了强大的状态管理和可视化能力，使复杂的工作流变得透明和可调试。每一个处理步骤的状态变化都可以被追踪和分析，大大降低了调试难度。

2. 灵活的流程控制

通过 LangGraph 的条件边和循环机制，我们可以轻松实现复杂的业务逻辑。例如，在 RAG 流程中，可以根据检索结果的质量决定是否重新检索或调整检索策略。

3. 模块化架构

将 RAG 功能拆分为多个独立模块，并通过 LangGraph 进行编排，实现了高度模块化的架构。这种设计使系统更容易扩展和维护。

4. 高性能和可扩展性

LangGraph 的工作流机制允许我们并行处理多个任务，并通过状态持久化机制支持长时间运行的工作流，满足了高性能和可扩展性的要求。

5. 易于测试和验证

每个工作流节点都是独立的函数，可以单独进行单元测试。同时，整个工作流也可以作为一个整体进行集成测试。

总结

LangGraph 与 RAG 的结合为构建复杂 AI 应用提供了强有力的支持。通过合理设计工作流和状态管理，我们可以构建出既灵活又可靠的智能系统。

在实际应用中，需要注意以下几点：

1. 合理划分工作流节点：节点应该具有明确的职责，避免过于复杂或过于细碎。
2. 状态设计的重要性：良好的状态设计是工作流成功的关键，需要仔细考虑哪些信息需要在节点间传递。
3. 错误处理机制：在复杂工作流中，错误处理变得更加重要，需要设计合理的错误恢复机制。
4. 性能优化：对于计算密集型节点，应考虑并行处理或异步执行。
5. 监控和日志：复杂工作流需要完善的监控和日志机制，以便及时发现问题。

参考文档

1. LangGraph 官方文档
2. LangChain 官方文档
3. RAG 技术综述
4. Python 异步编程指南
5. Pydantic 数据建模文档