使用Django和LangGraph构建对话式AI应用 第1张

上述代码给出了所需的可视化效果。

此 LangGraph 设置允许您构建一个结构化的聊天机器人，它可以处理对话，在需要时调用网页搜索等工具，并在某个模型失败时回退到其他模型。它是模块化的，易于扩展。现在 LangGraph 部分已经完成，让我们来看看如何使用 Django 为我们的聊天机器人创建 API。

如果您是 Django 新手，可以使用学习如何创建应用程序。为此，我们已建立：

在 djangoapp/apps.py 中，我们定义了应用程序配置，以便 Django 能够识别它：

在 djangoapp/views.py 中，我们定义了一个用于处理 POST 请求的简单 API 端点：

在 djangoproj/urls.py 中，将视图连接到端点：

现在，向 /api/chatbot/ 发送 POST 请求将触发聊天机器人并返回 JSON 响应。

要显示简单的界面，请将以下内容添加到 djangoapp/views.py：

此视图呈现 index.html，一个基本的聊天界面。在 djangoproj/settings.py 中，告诉 Django 在哪里寻找模板：

我们使用 Django 将 LangGraph 聊天机器人转换为功能齐全的 API，仅需几行代码，甚至还包含一个基本的用户界面用于与其交互。这种架构简洁、模块化且易于扩展，非常适合实际项目和演示。

以下是聊天机器人的运行演示：

以下是您可以在应用程序基础上构建的一些功能：

就这样！我们刚刚使用 LangGraph 和 Django 从零开始构建了一个功能齐全的聊天机器人，它配备了简洁的 API、工具集成、备用 LLM 等等。最棒的是？它是模块化的，而且非常易于扩展。无论您是想为自己的产品构建智能助手，尝试多智能体系统，还是只是想尝试 LangGraph，这个设置都能为您提供一个坚实的起点。您还可以探索更多内容，从添加图像输入到插入您自己的知识库。所以，继续吧，调整它，打破它，在此基础上构建。可能性无限。让我知道您构建了什么。