langgraph-deep-research 项目亮点解析

项目的基础介绍

langgraph-deep-research 是一个开源项目，旨在利用 LangGraph 和 Google Gemini 模型构建一个全栈应用程序。该应用程序通过动态生成搜索词、使用 Google 搜索 API 进行网络研究，并反思搜索结果以识别知识空白，进而迭代地优化搜索，最终能够提供带有引用支持的回答。

项目代码目录及介绍

项目主要分为两个目录：

• frontend/：包含使用 Vite 构建的 React 应用程序。
• backend/：包含 LangGraph/FastAPI 应用程序，以及研究代理逻辑。

此外，项目还包括了 Dockerfile、.gitignore、Makefile、README.md 等配置和文档文件。

项目亮点功能拆解

1. 全栈应用结构：前端使用 React，后端使用 LangGraph 和 FastAPI，实现了完整的应用程序架构。
2. 动态搜索查询生成：通过 Google Gemini 模型动态生成搜索查询。
3. 集成的网络研究：利用 Google 搜索 API 进行网络资源的搜索。
4. 反思与知识空白分析：代理分析搜索结果，以确定信息是否充分或是否存在知识空白。
5. 迭代搜索优化：在发现空白或不充分信息时，生成后续查询并重复搜索和分析步骤。
6. 答案生成与引用：代理合成信息，生成连贯的回答，并包含来自网络资源的引用。

项目主要技术亮点拆解

• LangGraph 代理：定义在 backend/src/agent/graph.py 中的核心代理逻辑。
• Gemini 模型：用于查询生成、反思和答案合成的 Google Gemini 模型。
• 实时输出：使用 Redis 作为发布-订阅代理，实现背景运行的实时输出。
• 数据库持久化：使用 Postgres 数据库存储助手、线程、运行状态等，管理后台任务队列。

与同类项目对比的亮点

与同类项目相比，langgraph-deep-research 在以下几个方面具有显著亮点：

• 高级研究代理逻辑：利用 LangGraph 的高级功能进行深入的研究和对话式 AI 构建。
• 迭代的搜索优化机制：通过不断反思和迭代搜索，提高搜索质量和答案的准确性。
• 完整的开发文档：项目提供了详尽的开发文档，帮助开发者快速上手和理解项目结构。
• 灵活的部署方式：支持 Docker 和 docker-compose 部署，方便在生产环境中部署和扩展。