别再用Dify做Demo了！真正的工业级AI系统，必须掌握LangGraph+LangFuse+RAGFlow！

去年我们接到一个需求：**用AI自动生成建筑施工图设计说明**。听起来很简单？调个GPT API，接入几个PDF文档，写个前端界面就完事了。

朝阳区靓仔_James

1014人浏览 · 2026-02-04 21:18:02

朝阳区靓仔_James · 2026-02-04 21:18:02 发布

一、为什么90%的AI应用都死在了Demo阶段？

去年我们接到一个需求：用AI自动生成建筑施工图设计说明。听起来很简单？调个GPT API，接入几个PDF文档，写个前端界面就完事了。

现实很骨感：

第一版Demo用了2周，效果还不错
但真正投入使用后，问题接踵而至：

生成内容不符合规范，设计师不敢用
检索速度慢，用户等不起
上下文超限，长对话直接崩溃
Prompt散落各处，改一次要重新部署

我们花了3个月重构，最终搭建了一套工业级AI系统。本文将完整分享：

为什么选择 LangGraph 而不是 Dify
如何用 RAGFlow 解决专业文档解析
ReAct 模式如何提升25%准确率
上下文爆炸的解决方案
完整的部署架构和踩坑经验

二、系统架构：前后端分离+独立AI服务

先看整体架构图：

为什么这样设计？

设计决策	理由
Java + Python 分离	Java处理业务逻辑和数据持久化，Python专注AI能力，各司其职
独立AI服务	AI服务可独立扩容，不影响业务系统稳定性
SSE流式传输	实时返回生成内容，用户体验更好
RAGFlow独立部署	知识库管理与业务解耦，便于维护
Langfuse独立部署	可插拔的 AI 应用监控、评测

三、核心技术选型：为什么不用Dify？

LangGraph vs Dify：代码控制 vs 低代码

很多人会问：Dify这么火，为什么不用？

Dify的优势：可视化拖拽，快速搭建标准RAG应用，适合非技术人员。

但我们的场景需要更强的控制力：

需求	Dify	LangGraph
复杂控制流	可视化编排难以表达逻辑循环、ReAct循环、条件重试	代码方式天然支持
状态管理	黑盒，难以调试	TypedDict显式定义，透明可控
中断与恢复	不支持	interrupt机制支持人工审核
深度集成	API调用	与Spring Boot、RAGFlow深度集成

LangGraph核心优势示例：

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
# 显式状态定义，每个字段清晰可控
class AgentState(TypedDict):
messages: Annotated[List[BaseMessage], add_messages]
project_info: str
research_loop_count: int  # 循环计数器
graph = StateGraph(AgentState)
graph.add_node("researcher", researcher_node)
graph.add_node("generate", generate_node)
# 条件分支：根据状态动态决定下一步
graph.add_conditional_edges("researcher",
lambda state: "tools" if state["messages"][-1].tool_calls else "generate")

我们的选择：技术团队主导，代码可维护性优先于低代码便捷性。

RAGFlow：Context Engine专业文档解析的最佳选择

自建RAG的痛点：

建筑规范PDF解析复杂：表格、公式、层级结构
需要2-3个月开发文档解析、向量数据库、检索策略

RAGFlow的核心优势：

维度	自建RAG	RAGFlow
文档解析	需自研	DeepDoc开箱即用
检索策略	需调优	多种策略可选

集成示例：

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
from ragflow_sdk import RAGFlow
class RAGService:
async def search(self, query: str, kb_ids: List[str]):
results = await self.client.search(
question=query,
datasets=kb_ids,
similarity_threshold=0.7,
top_k=10
)
return results

实际效果：万条规范文档，检索延迟 < 1秒。

Langfuse：LLM应用全生命周期观察、测试

早期的痛点：

Prompt散落在代码各处，难以统一管理
修改Prompt需要重新部署
无法追踪哪个版本的Prompt效果更好
生产环境问题难以复现和调试
缺少成本和性能监控

Langfuse的完整价值：

Langfuse不仅仅是Prompt管理工具，它是LLM应用从开发、测试到生产的全生命周期监控和调试平台。

功能模块	能力	价值
Prompt管理	集中管理、版本控制、热更新	迭代周期从1天→10分钟
调用追踪	完整的调用链路、Token统计	快速定位问题根因
性能监控	延迟、成本、错误率实时监控	生产环境可观测
评测体系	自动化评测、人工标注	持续优化模型效果
数据集管理	测试用例、回归测试	保证版本质量

使用示例：

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
class PromptManager:
def get_prompt(self, name: str, version: str = None):
"""获取指定版本的Prompt模板"""
prompt = self.langfuse.get_prompt(name=name, version=version)
return prompt.compile()
def trace_generation(self, trace_id: str, input: str, output: str):
"""记录完整的生成过程用于追踪和分析"""
return self.langfuse.trace(id=trace_id, input=input, output=output)

实际效果：

生产环境问题定位时间大幅降低
通过调用追踪发现并优化了多个性能瓶颈

四、核心突破：ReAct模式提升25%准确率

多Agent工作流设计

业务场景：生成完整的施工图设计说明，需要信息收集、文档生成、合规审核的完整流程。

三个核心Agent：

Agent	职责	工具
数据收集Agent	查询规范库、案例库中的相关信息	RAGFlow检索、知识库路由
文档编写Agent	根据收集的信息生成设计说明	模板渲染、格式转换
审核Agent	校验生成内容是否符合规范	规范条文比对、合规性检查

ReAct模式：从60%到85%的准确率提升

传统方案的问题：

一次性检索所有知识库 → 可能漏查关键信息，或查询过多无关内容
上下文质量不高 → 文档生成质量差

ReAct模式：Agent在"思考-行动-观察"的循环中逐步完善信息收集。

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
用户需求: "生成大连某住宅项目的建筑设计说明"
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  Reasoning: 大连属于寒冷地区，需要查询寒冷地区  │
│            住宅建筑的防火和保温规范             │
│  Action: 调用RAGFlow检索防火+保温规范知识库     │
│  Observation: 获取到8条相关规范条文             │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│  Reasoning: 大连临海，需要查询沿海地区的        │
│            防腐蚀和抗风压设计要求               │
│  Action: 调用RAGFlow检索沿海建筑规范知识库      │
│  Observation: 获取到5条沿海地区特殊要求         │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│  Reasoning: 还需要查询住宅的节能设计标准        │
│  Action: 调用RAGFlow检索节能规范知识库          │
│  Observation: 获取到4条节能设计标准             │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│  Reasoning: 信息已足够，可以开始生成文档        │
│  Action: 将收集的信息传递给文档编写Agent        │
└─────────────────────────────────────────────────┘

LangGraph实现示例：

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
# 工具定义
researcher_tools = [retrieve_case, retrieve_standard, web_search]
# 构建工作流
workflow = StateGraph(AgentState)
workflow.add_node("researcher", researcher_node)
workflow.add_node("generate", generate_node)
workflow.add_node("auditor", auditor_node)
# ReAct循环控制：达到最大次数或无工具调用时退出
def researcher_condition(state):
if state.get("research_loop_count", 0) >= MAX_LOOPS:
return "generate"
return "tools" if state["messages"][-1].tool_calls else "generate"
workflow.add_conditional_edges("researcher", researcher_condition)
workflow.add_edge("researcher_tools", "researcher")  # 工具结果返回推理
workflow.add_edge("generate", "auditor")
app = workflow.compile()

核心特性：

状态管理：AgentState 显式定义所有状态字段，便于调试
循环控制：通过 research_loop_count 和条件判断控制循环次数
条件边：根据消息内容和状态动态决定下一步

效果对比：

指标	一次性检索	ReAct模式 + 审核
一次通过率	60%	90%
平均检索次数	1次	2.3次
上下文质量	中	高
生成时间	5min	10min

核心价值：用时间换空间，准确率提升25%，大幅减少人工修改成本。

五、生产部署：Docker Compose一键启动

多环境配置：

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
# docker-compose-dev.yml 核心结构
services:
web:
build: ../../apps/web
ports: ["3000:80"]
backend:
build: ../../apps/backend
ports: ["4999:4999"]
environment:
- MYSQL_HOST=mysql
- AGENT_URL=http://agent:8000
agent:
build: ../../apps/agent
ports: ["8000:8000"]
environment:
- RAGFLOW_BASE_URL=${RAGFLOW_BASE_URL}
- DASHSCOPE_API_KEY=${DASHSCOPE_API_KEY}
- LANGFUSE_PUBLIC_KEY=${LANGFUSE_PUBLIC_KEY}
mysql:
image: mysql:8.0
volumes: [mysql_data:/var/lib/mysql]

环境区分：

docker-compose-dev.yml：开发环境，暴露调试端口
docker-compose-pro.yml：生产环境，安全配置
.env 文件：敏感配置统一管理

六、血泪教训：致命坑及解决方案

坑1：上下文爆炸导致LLM崩溃

问题现象：

检索10条规范文档，每条2000字 = 20K tokens
加上对话历史、系统Prompt、输出空间 → 轻松超过128K限制
LLM报错或截断关键信息

4种解决方案：

方案	做法	效果
1. 文档压缩	提取关键句子，而非全文	减少70% tokens
2. 滑动窗口	只保留最近5轮对话	控制历史增长
3. 动态Top-K	根据剩余空间调整检索数量	自适应调整

代码示例：

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
# 文档摘要压缩
def compress_documents(docs, max_length=500):
return [Document(
page_content=extract_key_sentences(doc.page_content, max_length),
metadata=doc.metadata
) for doc in docs]
# 滑动窗口管理对话历史
def get_recent_context(messages, max_history=5):
return messages[-max_history * 2:]  # 每轮包含 user + assistant
# 动态调整检索数量
def adaptive_retrieve(query, max_tokens=8000):
available = max_tokens - count_tokens(history) - 2000
return rag_service.search(query, top_k=min(10, available // 500))

效果：上下文控制在32K以内，支持更长的多轮对话。

坑2：Prompt版本爆炸，管理混乱

问题：早期Prompt散落在代码各处，修改需要重新部署。

解决方案：

所有Prompt模板迁移到Langfuse
代码中只保留Prompt名称引用
支持动态参数编译

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
# 重构前：硬编码在代码中
prompt = """你是一个建筑规范助手..."""
# 重构后：从 Langfuse 动态获取 + 参数编译
prompt_manager = PromptManager()
researcher_prompt = prompt_manager.get_prompt("langchain_researcher")
system_msg = researcher_prompt.compile(
project_info=project_info,
loop_count=loop_count,
loop_guidance=loop_guidance
)

效果：

Prompt动态更新，有序管理。
LLM 全过程可视化监测。
基于评分系统，为数据闭环提供支撑。

学AI大模型的正确顺序，千万不要搞错了

🤔2026年AI风口已来！各行各业的AI渗透肉眼可见，超多公司要么转型做AI相关产品，要么高薪挖AI技术人才，机遇直接摆在眼前！

有往AI方向发展，或者本身有后端编程基础的朋友，直接冲AI大模型应用开发转岗超合适！

就算暂时不打算转岗，了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念，能上手做简单项目，也绝对是求职加分王🔋

在这里插入图片描述

📝给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料，手把手帮你快速入门！👇👇

学习路线:

✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型（GPT、文心一言等）特点解析
✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架（LangChain等）实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代
✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经

以上6大模块，看似清晰好上手，实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透！

我把大模型的学习全流程已经整理📚好了！抓住AI时代风口，轻松解锁职业新可能，希望大家都能把握机遇，实现薪资/职业跃迁～

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【`保证100%免费`】

在这里插入图片描述

2048 AI社区

有“AI”的1024 = 2048，欢迎大家加入2048 AI社区

更多推荐

机器人算法、系统和架构十年演进

2015-2025年机器人技术实现跨越式发展：算法从传统控制转向大模型驱动的具身智能，深度学习重构感知与控制层，RT-1等模型实现自然语言到动作的端到端生成；系统从刚性执行升级为柔性协同，支持多任务链和预测性维护；架构演进为"通用底座+分布式执行"，采用异构计算和Transformer统一处理多模态数据。这些突破使机器人从结构化场景迈向复杂未知环境，在工业、服务等领域展现出更强

2048 AI社区

《海阔天空》MV制作教程：DeepSeek+百度AI+剪映，致敬经典

2048 AI社区

Langchain学习（6）：文档加载器 - CSV、JSON与文本处理详解

本文详细介绍了LangChain中三种核心文档加载器的使用技巧。CSVLoader支持结构化表格数据加载，提供load()和lazy_load()两种模式；JSONLoader通过jq表达式灵活提取JSON数据，适用于单对象、数组和JSON Lines格式；TextLoader结合RecursiveCharacterTextSplitter实现文本智能分块。每种加载器都包含参数解析、场景适配和完整