超強 RAG 工作流實戰：LangGraph + Elasticsearch 強強聯手，讓 AI 檢索效率飆升 300%！
還在為海量數據檢索效率低下而頭疼？本文將手把手教你用 LangGraph 和 Elasticsearch 搭建一套 智能 RAG 工作流，5 步實現精準文檔問答！ 無論你是開發者還是技術決策者，都能快速構建企業級 AI 解決方案。
為什么選擇 LangGraph + Elasticsearch？
Elasticsearch 原生集成主流生成式 AI 工具，而 LangGraph 檢索代理模板 是由 LangChain 開發的開源 RAG 應用框架。兩者結合，不僅能快速構建基于多模態檢索的問答系統，還能通過可視化流圖顯著提升開發效率。
快速搭建指南（5 步上手）
前置條件
- Elasticsearch 8.0+（支持本地或云端）
- Python 3.9+
- LLM 接入密鑰：如 中 Cohere 中、中 OpenAI 中、中 Claude 中
Step 1：安裝 & 初始化項目
pip install --upgrade "langgraph-cli[inmem]"
mkdir lg-agent-demo && cd lg-agent-demo
langgraph new lg-agent-demo選擇模板： ?? Retrieval Agent（選項 4）+ Python（選項 1）
模板選擇界面
若遇 SSL 錯誤，可運行安裝證書命令（Mac）：
/Applications/Python\ 3.9/Install\ Certificates.commandStep 2：環境與依賴配置
python3 -m venv lg-demo
source lg-demo/bin/activate
pip install -e .
cp .env.example .env編輯 ??.env?? 配置文件（示例）：
ELASTICSEARCH_URL=https://your_elastic_url
ELASTICSEARCH_API_KEY=your_elastic_key
COHERE_API_KEY=your_cohere_keyStep 3：模型參數設置
修改 ??src/retrieval_graph/configuration.py?? 文件，配置使用的嵌入與生成模型：
embedding_model = "cohere/embed-english-v3.0"
query_model = "cohere/command-r-08-2024"
response_model = "cohere/command-r-08-2024"Step 4：啟動 LangGraph 服務
langgraph dev成功后訪問 Studio，默認包含兩個流程：
- Indexer Graph：用于文檔向量化與注入
- Retrieval Graph：用于檢索文檔并生成回答
工作流界面
?? Step 5：文檔注入 + 實時問答
注入測試數據（以 NoveTech Q1 財報為例）：
[
{"page_content": "NoveTech Q1 2025 Revenue: $120.5M..."},
{"page_content": "AI 市場份額增長 15%，開設兩家新辦公室..."}
]在 Retrieval Graph 中執行查詢：
What was NovaTech Solutions total revenue in Q1 2025?系統將精準返回答案，并展示引用文檔：
增強功能：預測用戶接下來會問什么
通過添加 ??predict_query?? 節點與提示詞，系統可預測用戶可能的后續提問，形成更連貫的交互體驗。
提示詞樣例（位于 ??prompts.py??）：
PREDICT_NEXT_QUESTION_PROMPT = """
根據用戶最近一次提問與返回文檔，預測用戶可能會繼續提出的 3 個自然問題...
"""界面效果如下：
為什么值得一試？
價值點 | 描述 |
?? 開發提效 | 可視化流程圖 + 模板化配置，最快 30 分鐘構建 RAG 應用 |
?? 快速部署 | 本地/云端靈活切換，支持多種 LLM 與向量庫接入 |
?? 持久記憶 | 支持狀態保持、上下文追蹤，提高問答一致性 |
?? 高度可擴展 | 自定義 Node、增加預測模塊、輕松迭代升級 |
?? 完整代碼 | 開源模板：GitHub 地址 |
本文轉載自?????AI小智?????，作者： AI小智
