收藏！小白程序员轻松入门大模型：全栈实战项目解析
本文介绍了一个结合React前端和LangGraph后端代理的全栈应用，旨在解决AI幻觉问题，提升查询答案准确性。后端Agent能自动生成搜索关键词，调用接口检索信息，并像人类思考一样分析结果，最终生成带引用的清晰回答。项目使用React、Vite、Tailwind CSS、Shadcn UI等技术，并详细介绍了开发、本地测试和部署指南。通过此项目，开发者可以学习大模型技术，提升技能，把握高薪未来。
本项目是一个结合 React 前端与基于 LangGraph 构建的后端代理的全栈应用，旨在提升用户查询后的答案的准确性，能更好的解决幻觉严重的问题。后端Agent具备智能搜索能力：它能够根据用户的查询自动生成一批搜索关键词，调用搜索接口进行信息检索，尽可能的召回与用户查询相关的内容，并通过分析结果来判断是否还需要继续去搜索，这一步骤像极了人类学习思考的过程，最终生成带有引用的、逻辑清晰的回答。
主要功能亮点
使用的技术栈
- React（搭配Vite）——用于前端用户界面。
- Tailwind CSS - 用于样式设置。
- Shadcn UI - 用于组件。
- LangGraph - 用于构建后端研究代理。
- Google Gemini - 用于查询生成、反思和答案合成的 LLM。
项目结构
该项目分为两个主要目录：
frontend/：包含使用 Vite 构建的 React 应用程序。backend/：包含 LangGraph/FastAPI 应用程序，包括研究代理逻辑。
入门指南：开发和本地测试
按照以下步骤，即可在本地运行应用程序以进行开发和测试。
- 先决条件：
- Node.js 和 npm（或 yarn/pnpm）
- Python 3.11+
GEMINI_API_KEY后端代理需要 Google Gemini API 密钥。
导航至该
backend/目录。.env创建一个名为“复制该文件”的文件backend/.env.example。打开
.env文件并添加您的 Gemini API 密钥：GEMINI_API_KEY="YOUR_ACTUAL_API_KEY"安装依赖项：
后端：
cd backend pip install .前端：
cd frontend npm install- 运行开发服务器：
后端和前端：
make dev这将运行后端和前端开发服务器。打开浏览器并导航到前端开发服务器 URL（例如，http://localhost:5173/app）。
或者，您可以分别运行后端和前端开发服务器。对于后端，请在backend/相应目录中打开终端并运行命令langgraph dev。后端 API 将通过<backend/_api/_name>提供访问http://127.0.0.1:2024。该命令还会打开一个浏览器窗口，显示 LangGraph 用户界面。对于前端，请在frontend/相应目录中打开终端并运行命令npm run dev。前端将通过<frontend/_api/_name>提供访问http://localhost:5173。
CLI 示例
对于一次性的快速问题，您可以从命令行运行代理。该脚本backend/examples/cli_research.py会运行 LangGraph 代理并打印最终答案：
cd backend python examples/cli_research.py "What are the latest trends in renewable energy?"部署
在生产环境中，后端服务器提供优化的静态前端构建版本。LangGraph 需要一个 Redis 实例和一个 Postgres 数据库。Redis 用作发布/订阅代理，以实现后台运行的实时输出流式传输。Postgres 用于存储助手、线程、运行、持久化线程状态和长期记忆，并以“精确一次”语义管理后台任务队列的状态。有关如何部署后端服务器的更多详细信息，请参阅LangGraph 文档。以下示例展示了如何构建包含优化前端构建版本和后端服务器的 Docker 镜像，并通过以下命令运行它docker-compose。
注意：对于 docker-compose.yml 示例，您需要一个 LangSmith API 密钥，您可以从LangSmith获取一个。
注意：如果您没有运行 docker-compose.yml 示例或将后端服务器暴露在公共互联网上，则应将文件apiUrl中的<host>更新frontend/src/App.tsx为您的主机名。目前，<host>``apiUrl设置为<host>http://localhost:8123`（用于 docker-compose）或 http://localhost:2024`（用于开发）。
- 构建 Docker 镜像：
从项目根目录运行以下命令：
docker build -t gemini-fullstack-langgraph -f Dockerfile .- 运行生产服务器：
GEMINI_API_KEY= < your_gemini_api_key > LANGSMITH_API_KEY= < your_langsmith_api_key > docker-compose up打开浏览器并访问以http://localhost:8123/app/查看应用程序。API 将在以下网址提供http://localhost:8123：
开源地址
https://github.com/google-gemini/gemini-fullstack-langgraph-quickstart/tree/main?tab=readme-ov-file## 最后
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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
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