LangGraph मॉडल: State, Nodes, Edges

साझा state, छोटे functions, स्पष्ट संक्रमण

LangGraph stateful, नियंत्रित agents को graphs के रूप में बनाने की library है (LangChain टीम की, LangChain मॉडलों के बिना भी उपयोग योग्य)। State typed संरचना है (TypedDict, dataclass या Pydantic मॉडल) जिसे सभी nodes पढ़ते और अद्यतन करते हैं। Node ऐसा function है जो state लेकर आंशिक अद्यतन लौटाता है। Edges nodes जोड़ती हैं: सामान्य edges (हमेशा अगला), conditional edges (function अगला node चुनता है) और विशेष START व END। आप StateGraph बनाते हैं, nodes और edges जोड़ते हैं, फिर उसे compile() करके runnable app बनाते हैं जो invoke, stream, checkpointing और interrupts समर्थित करता है। हर संक्रमण स्पष्ट होने से आप प्रवाह खींच, परख और debug कर सकते हैं।

हिस्से

कोर्स के बाक़ी हिस्से में प्रयुक्त शब्दावली का नक़्शा।

State          typed data shared by all nodes            {"messages": [...], "route": "..."}
Node           function(state) -> partial update          def classify(state): return {"route": "billing"}
Edge           fixed transition                           add_edge("a", "b")
Conditional    function(state) -> name of next node       add_conditional_edges("classify", pick)
START / END    entry and exit markers
compile()      validates the graph, returns a runnable app (invoke / stream / checkpoint)

कोडिंग से पहले graph खींचें

पहले कागज़ पर nodes और तीर खींचें। चित्र समझाना कठिन हो तो कोड और कठिन होगा।

त्वरित जाँच: Node क्या लौटाता है?

• State का आंशिक अद्यतन
• नया graph
• प्रशिक्षित मॉडल
• कभी कुछ नहीं