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ailine/backend/app/subgraphs/news_analysis/graph.py

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Python
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"""
资讯子图构建器
News Analysis Subgraph Builder
"""
refactor: 单图方案重构 + 动态模型选择 + chat_services优化 ## 核心改动 ### 1. 单图方案重构 - 删除了多图(self.graphs),改为单图(self.graph) - 新增 MainGraphState.current_model 字段用于运行时注入模型 - llm_call 节点改为动态选择模型(create_dynamic_llm_call_node) ### 2. chat_services 优化 - 添加 _cached_services 缓存,避免重复初始化 - 新增 get_cached_chat_services() 函数,用于单图注入 - 新增 _check_http_service_available() 统一HTTP探测逻辑 - 减少重复代码,LocalVLLMChatProvider和LocalSmallModelProvider共用探测方法 ### 3. AIAgentService 重构 - initialize() 只构建一次图,传入 chat_services 字典 - 新增 _resolve_model() 模型回退逻辑 - 新增 _build_invocation() 统一构建调用参数 - process_message() 和 process_message_stream() 改为注入 current_model - 流式处理代码拆分,增加可读性 ### 4. 新增和删除文件 - 新增:backend/app/main_graph/main_graph_builder.py(图构建) - 新增:backend/app/main_graph/subgraph_wrapper.py(子图封装) - 新增:tools/test/test_tavily_search.py(测试) - 删除:backend/app/main_graph/graph.py(旧图) - 删除:backend/app/main_graph/utils/main_graph_builder.py(旧构建器) - 删除:backend/app/main_graph/utils/__init__.py ### 5. 其他更新 - README.md:新增模型服务使用情况详解章节 - backend/app/model_services/__init__.py:新增 get_cached_chat_services 导出 ## 方案优势 - 内存优化:N张图 → 1张图 - 灵活性:运行时动态选择模型,支持同会话不同模型 - 性能:模型服务缓存,初始化仅一次 - 可维护性:减少重复代码,统一HTTP探测逻辑
2026-05-05 17:30:55 +08:00
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
2026-04-29 19:04:56 +08:00
from .state import NewsAnalysisState
from .nodes import (
parse_intent,
query_news,
analyze_url,
extract_keywords,
generate_report,
format_result,
should_continue
)
def build_news_analysis_subgraph() -> StateGraph:
"""
构建资讯子图
Returns:
配置好的 StateGraph
"""
# 创建图
graph = StateGraph(NewsAnalysisState)
# 添加节点
graph.add_node("parse_intent", parse_intent)
graph.add_node("query_news", query_news)
graph.add_node("analyze_url", analyze_url)
graph.add_node("extract_keywords", extract_keywords)
graph.add_node("generate_report", generate_report)
graph.add_node("format_result", format_result)
# 添加边
# 从START开始
graph.add_edge(START, "parse_intent")
# 从parse_intent根据条件路由
graph.add_conditional_edges(
"parse_intent",
should_continue,
{
"query_news": "query_news",
"analyze_url": "analyze_url",
"extract_keywords": "extract_keywords",
"generate_report": "generate_report",
}
)
# 从各个操作节点到format_result
graph.add_edge("query_news", "format_result")
graph.add_edge("analyze_url", "format_result")
graph.add_edge("extract_keywords", "format_result")
graph.add_edge("generate_report", "format_result")
# 最终到END
graph.add_edge("format_result", END)
return graph