Gemini Fullstack Die Trennung von Front-End und Back-End in der Fullstack-Architektur von LangGraph sorgt nicht nur für eine technische Entkopplung, sondern auch für ein hervorragendes Recherche-Erlebnis.
Die interaktive Schnittstelle, die vom Front-End-React-Framework erstellt wurde, zeigt den Forschungsfortschritt in Echtzeit an, einschließlich: Datensätze zur Abfragegenerierung, Webseiten-Screening-Prozess und Ergebnisse der Informationsanalyse usw.; der Back-End-FastAPI-Service garantiert die hohe Effizienz der Datenverarbeitung, insbesondere für die sofortige Verarbeitung umfangreicher textueller Inhalte; und die Prozessvisualisierung durch LangGraph ermöglicht es dem Benutzer, den Entscheidungsweg des intelligenten Agenten intuitiv zu verstehen.
- Echtzeit-Feedback: Die Nutzer können die Details der Ausführung jedes einzelnen Schritts der Recherche beobachten
- Historische Retrospektive: vollständige Aufzeichnung aller Zwischenstadien des Forschungsprozesses
- Darstellung der Beweiskette: klar gekennzeichnete Datenquellen und Begründung für jede Schlussfolgerung
Dieses Konzept eignet sich besonders für Forschungsszenarien, die eine Validierung von Informationsquellen erfordern, wie z. B. das Verfassen wissenschaftlicher Arbeiten oder die Unterstützung von Unternehmen bei Entscheidungen. Forscher erhalten nicht nur die Ergebnisse, sondern können auch den gesamten Analyseprozess verfolgen, um die Glaubwürdigkeit und Reproduzierbarkeit der Schlussfolgerungen zu gewährleisten. Die vollständige Architektur ermöglicht es, die KI-Forschung von einer "Blackbox" zu einer "Transparenz" zu machen, was den professionellen Wert des Tools drastisch erhöht.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGemini Fullstack LangGraph: eine Fullstack-Anwendung für intelligente Forschung basierend auf Gemini und LangGraphDie
