#
文档分析图

Alfred 为您服务。作为韦恩先生值得信赖的管家，我已记录下协助处理各类文档需求的工作流程。当 Mr Wayne 外出进行…夜间活动时，我会确保所有文件、训练计划和营养方案都得到妥善分析和整理。

在离开前，他留下了本周训练计划的笔记。我随后负责拟定了明日餐点的菜单。

为应对未来的类似需求，让我们使用 LangGraph 构建一个文档分析系统来服务 Mr Wayne。该系统能够：

1. 处理图像文档
2. 使用视觉模型 (Vision Language Model) 提取文本
3. 在需要时执行计算（用于演示常规工具）
4. 分析内容并提供简明摘要
5. 执行与文档相关的特定指令

##
管家的工作流程

我们将构建的工作流程遵循以下结构化方案：

> 您可以在 这个 notebook 中查看代码，并通过 Google Colab 运行。

> ##
> 设置环境

    %pip install langgraph langchain_openai Pillow base64 langchain_core

and imports :

    import base64
    from typing import List, TypedDict, Annotated, Optional
    from langchain.schema import HumanMessage
    from langchain_openai import ChatOpenAI
    from langchain_core.messages import AnyMessage, SystemMessage
    from langgraph.graph.message import add_messages
    from langgraph.graph import START, StateGraph
    from langgraph.prebuilt import tools_condition
    from langgraph.prebuilt import ToolNode
    from IPython.display import Image, display

##
定义智能体的状态

这个状态比我们之前见过的稍微复杂些。 AnyMessage 是来自 langchain 的类，用于定义消息，而 add_messages 是一个操作符，它会添加最新消息而不是覆盖现有状态。

这是 langGraph 中的一个新概念，您可以在状态中添加 operators 来定义它们之间的交互方式。

    class AgentState(TypedDict):
        # 提供的文件
        input_file: Optional[str]  # Contains file path (PDF/PNG)
        messages: Annotated[list[AnyMessage], add_messages]

##
准备工具

    vision_llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")

    def extract_text(img_path: str) -> str:
        """
        Extract text from an image file using a multimodal model.

        Master Wayne often leaves notes with his training regimen or meal plans.
        This allows me to properly analyze the contents.
        """
        all_text = ""
        try:
            # 读取图像并编码为 base64
            with open(img_path, "rb") as image_file:
                image_bytes = image_file.read()

            image_base64 = base64.b64encode(image_bytes).decode("utf-8")

            # 准备包含 base64 图像数据的提示
            message = [
                HumanMessage(
                    content=[
                        {
                            "type": "text",
                            "text": (
                                "Extract all the text from this image. "
                                "Return only the extracted text, no explanations."
                            ),
                        },
                        {
                            "type": "image_url",
                            "image_url": {
                                "url": f"data:image/png;base64,{image_base64}"
                            },
                        },
                    ]
                )
            ]

            # 调用具有视觉功能的模型
            response = vision_llm.invoke(message)

            # 附加提取的文本
            all_text += response.content + "\n\n"

            return all_text.strip()
        except Exception as e:
            # 管家应优雅地处理错误
            error_msg = f"Error extracting text: {str(e)}"
            print(error_msg)
            return ""

    def divide(a: int, b: int) -> float:
        """Divide a and b - for Master Wayne's occasional calculations."""
        return a / b

    # 为管家配备工具
    tools = [
        divide,
        extract_text
    ]

    llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
    llm_with_tools = llm.bind_tools(tools, parallel_tool_calls=False)

##
节点

    def assistant(state: AgentState):
        # 系统消息
        textual_description_of_tool="""
    extract_text(img_path: str) -> str:
        Extract text from an image file using a multimodal model.

        Args:
            img_path: A local image file path (strings).

        Returns:
            A single string containing the concatenated text extracted from each image.
    divide(a: int, b: int) -> float:
        Divide a and b
    """
        image=state["input_file"]
        sys_msg = SystemMessage(content=f"You are an helpful butler named Alfred that serves Mr. Wayne and Batman. You can analyse documents and run computations with provided tools:\n{textual_description_of_tool} \n You have access to some optional images. Currently the loaded image is: {image}")

        return {
            "messages": [llm_with_tools.invoke([sys_msg] + state["messages"])],
            "input_file": state["input_file"]
        }

##
ReAct 模式：我如何协助 Wayne 先生

请允许我解释该智能体的工作方式。该智能体遵循被称为 ReAct 的模式（推理-行动-观察）

1. 推理 分析文档和请求内容
2. 行动 通过调用合适的工具执行操作
3. 观察 工具执行结果
4. 重复 上述步骤直到完全满足需求

这是使用 langGraph 实现的简单智能体实现。

    ## The graph
    builder = StateGraph(AgentState)

    # 定义节点：这些节点完成工作
    builder.add_node("assistant", assistant)
    builder.add_node("tools", ToolNode(tools))

    # 定义边：这些决定了控制流如何移动
    builder.add_edge(START, "assistant")
    builder.add_conditional_edges(
        "assistant",
        # 如果最新消息需要工具，则路由至工具
        # 否则，请直接回复
        tools_condition,
    )
    builder.add_edge("tools", "assistant")
    react_graph = builder.compile()

    # 展现管家的思考过程
    display(Image(react_graph.get_graph(xray=True).draw_mermaid_png()))

##
管家实战示例

###
示例1：简单计算

在以下示例中，我们添加这个 divide 示例仅作为演示用途。

    messages = [HumanMessage(content="Divide 6790 by 5")]
    messages = react_graph.invoke({"messages": messages, "input_file": None})

对话将会继续：

    Human: Divide 6790 by 5

    AI Tool Call: divide(a=6790, b=5)

    Tool Response: 1358.0

    Alfred: The result of dividing 6790 by 5 is 1358.0.

###
示例 2：分析 Wayne 大师的训练文档

当 Wayne 大师留下他的训练和​​用餐笔记时：

    messages = [HumanMessage(content="According to the note provided by Mr. Wayne in the provided images. What's the list of items I should buy for the dinner menu?")]
    messages = react_graph.invoke({"messages": messages, "input_file": "Batman_training_and_meals.png"})

交互将进行：

    用户：根据 Wayne 先生在提供的图像中的注释。我应该为晚餐菜单购买哪些物品？

    AI Tool Call: extract_text(img_path="Batman_training_and_meals.png")

    Tool Response: [包含训练计划和菜单详情的提取文本]

    Alfred：根据晚餐菜单，您应该购买以下物品：

    1. 草饲本地西冷牛排（Grass-fed local sirloin steak）
    2. 有机菠菜（Organic spinach）
    3. 皮克略辣椒（Piquillo peppers）
    4. 土豆（用于烤制金黄香草土豆）
    5. 鱼油（2 克）

    确保牛排是草饲的，并且菠菜和辣椒是有机的，以获得最佳品质的餐点。

##
关键要点

若您希望创建自己的文档分析管家，请遵循以下关键原则：

1. 定义清晰的工具（Define clear tools）用于特定文档相关任务
2. 创建强大的状态跟踪器（Create a robust state tracker）以保持工具调用之间的上下文
3. 考虑错误处理机制（Consider error handling）应对工具调用失败
4. 保持上下文感知能力（Maintain contextual awareness）通过 add_messages 操作符确保历史交互的连贯性

遵循这些原则，您也能提供符合韦恩庄园标准的卓越文档分析服务。

相信以上解释已足够详尽。恕我失陪，韦恩老爷的披风还需在夜巡前熨烫妥当。

< > Update on GitHub