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LangGraph Agents with Amazon Bedrock 项目使用说明

2025-04-20 04:33:33作者:丁柯新Fawn

1. 项目目录结构及介绍

此项目包含了以下目录和文件:

  • Lab_1Lab_6:分别代表六个Jupyter Notebook实验,每个实验都涵盖了不同的主题和功能。
  • assets:存放项目所需的静态资源。
  • utils:包含了一些实用工具和库。
  • .gitignore:定义了哪些文件和目录应该被Git忽略。
  • CODE_OF_CONDUCT.md:项目的行为准则。
  • CONTRIBUTING.md:为贡献者提供指南。
  • LICENSE:项目的许可协议。
  • README.md:项目的说明文件。
  • env.tmp:环境变量配置文件的模板。
  • poetry.lock:Poetry包管理器的锁定文件。
  • pyproject.toml:项目的配置文件,用于定义项目信息和依赖。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过Jupyter Notebook进行。在开始之前,需要设置虚拟环境并安装必要的依赖:

  1. 克隆项目仓库:

    git clone https://github.com/aws-samples/langgraph-agents-with-amazon-bedrock.git
    
  2. 安装操作系统依赖(对于Ubuntu/Debian系统):

    sudo apt update
    sudo apt-get install graphviz graphviz-dev python3-dev
    pip install pipx
    pipx install poetry
    pipx ensurepath
    source ~/.bashrc
    
  3. 创建虚拟环境并安装Python依赖:

    cd langgraph-agents-with-amazon-bedrock
    export POETRY_VIRTUALENVS_PATH="$PWD/.venv"
    export INITIAL_WORKING_DIRECTORY=$(pwd)
    poetry shell
    cd $INITIAL_WORKING_DIRECTORY
    poetry install
    
  4. 将新创建的Python环境添加到Jupyter Notebook服务器的可用内核列表中:

    poetry run python -m ipykernel install --user --name agents-dev-env
    
  5. 创建并设置Tavily API密钥,并配置环境变量。

启动Jupyter Notebook后,可以逐一打开Lab_1Lab_6中的Notebook文件,按照实验指示进行操作。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过pyproject.toml文件进行管理。此文件包含以下内容:

  • 项目信息,如名称、版本等。
  • 项目依赖,指定了项目运行所需的Python包及其版本。

此外,env.tmp文件是一个环境变量配置文件的模板,用于设置项目的环境变量。在实际使用中,需要将此文件复制为.env,并根据实际情况进行编辑。例如,可以设置Amazon Bedrock的默认区域等。

通过正确配置这些文件,可以确保项目能够在一个稳定和可预测的环境中运行。

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