基于 LangChain+LangGraph 来实现一个翻译项目

相信大家在看文档的时候，有时会比较苦恼，比如 AI 相关的文档都是外文，中文文档比较少，看起来会比较吃力，有的时候会看不懂，翻译软件又翻得很乱，完全看不了，今天就基于 LangChain 和 LangGranph 将吴恩达博士的一个项目给搬过来。

一方面就是为了自己看文档方便点，另一方面也是练练手，用用 LangChain 和 LangGraph

什么是 LangGraph

LangGraph 是一个用于构建状态化的、多角色应用程序的库，用于创建代理和多代理工作流程。与其他LLM框架相比，它具备以下核心优势：循环、可控性和持久性。LangGraph 支持定义涉及循环的流程，这对大多数代理架构至关重要，区别于基于DAG的解决方案。作为一个极其底层的框架，它提供对应用程序流程和状态的精细控制，这对创建可靠的代理至关重要。此外，LangGraph 集成了持久性功能，实现高级的人机交互和记忆特性。

LangGraph 的特性

循环和分支：在您的应用中实现循环和条件语句。
状态持久化：在图中的每一步后自动保存状态。支持在任意点暂停和恢复图的执行，以便支持错误恢复、人在回路的工作流程、时间旅行等功能。
人在回路中控制：中断图的执行以批准或编辑代理计划的下一步行动。
流式支持：在每个节点产生输出时即时流式传输（包括令牌流）。
与LangChain的集成：LangGraph与LangChain和LangSmith无缝集成，但并不要求必须使用它们。

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From： https://blog.csdn.net/baoj2010/article/details/140673146