O LangGraph desempenha o papel de um centro de tomada de decisões nesse assistente de pesquisa de IA, realizando o gerenciamento inteligente do processo de pesquisa por meio de algoritmos avançados de roteamento condicional. Com base no modelo dinâmico de tomada de decisões construído pelo aprendizado por reforço, o sistema é capaz de selecionar automaticamente o caminho de processamento ideal com base nos resultados da avaliação da qualidade dos dados em tempo real: quando a integridade dos dados do rastreamento do FireCrawl excede o limite, ele entra diretamente no estágio de geração de relatórios; quando os dados são insuficientes, ele aciona o processo de suplementação do mecanismo de pesquisa; e também pode solicitar a intervenção humana em casos especiais. Esse projeto flexível de fluxo de trabalho otimiza o tempo médio de processamento em mais de 40%.
Em termos de gerenciamento de estado, a LangGraph estabeleceu um sistema de monitoramento que inclui 23 variáveis-chave de estado para rastrear todos os nós do processo, desde a captura inicial até a auditoria final, em tempo real. Por exemplo, ele registrará os campos específicos modificados por cada modificação manual, o tempo de auditoria consumido e outros metadados, que alimentam constantemente a auto-otimização do sistema. A prática demonstrou que, após 200 iterações, a taxa de aprovação na primeira vez (sem modificação manual) dos relatórios gerados automaticamente pelo sistema pode ser aumentada dos 65% iniciais para 92%, o que reduz significativamente o custo da auditoria humana. Essa capacidade de evolução contínua mantém a ferramenta na vanguarda tecnológica de soluções semelhantes.
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