如何为你的图定义输入/输出模式¶

前提条件

本指南假设你熟悉以下内容：

默认情况下，StateGraph 使用单一模式运行，并且期望所有节点都使用该模式进行通信。不过，也可以为图定义不同的输入和输出模式。

当指定了不同的模式时，节点之间的通信仍将使用内部模式。输入模式确保提供的输入与预期结构相匹配，而输出模式则根据定义的输出模式过滤内部数据，仅返回相关信息。

在这个示例中，我们将了解如何定义不同的输入和输出模式。

安装设置¶

首先，让我们安装所需的包

%%capture --no-stderr
%pip install -U langgraph

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定义并使用图¶

from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from typing_extensions import TypedDict


# Define the schema for the input
class InputState(TypedDict):
    question: str


# Define the schema for the output
class OutputState(TypedDict):
    answer: str


# Define the overall schema, combining both input and output
class OverallState(InputState, OutputState):
    pass


# Define the node that processes the input and generates an answer
def answer_node(state: InputState):
    # Example answer and an extra key
    return {"answer": "bye", "question": state["question"]}


# Build the graph with input and output schemas specified
builder = StateGraph(OverallState, input=InputState, output=OutputState)
builder.add_node(answer_node)  # Add the answer node
builder.add_edge(START, "answer_node")  # Define the starting edge
builder.add_edge("answer_node", END)  # Define the ending edge
graph = builder.compile()  # Compile the graph

# Invoke the graph with an input and print the result
print(graph.invoke({"question": "hi"}))

{'answer': 'bye'}

请注意，invoke 的输出仅包含输出架构。

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