A arquitetura de pilha completa de separação de front-end e back-end do Gemini Fullstack LangGraph não só consegue o desacoplamento técnico, mas também cria uma excelente experiência de pesquisa.
A interface interativa criada pela estrutura React de front-end exibe o progresso da pesquisa em tempo real, incluindo: registros de geração de consultas, processo de triagem de páginas da Web e resultados da análise de informações etc.; o serviço FastAPI de back-end garante a alta eficiência do processamento de dados, especialmente para o processamento instantâneo de conteúdo textual em grande escala; e a visualização do processo pelo LangGraph permite que o usuário entenda intuitivamente o caminho da tomada de decisão do agente inteligente.
- Feedback em tempo real: os usuários podem observar os detalhes da execução de cada etapa da operação de pesquisa
- Retrospectiva histórica: registro completo de todos os estados intermediários no processo de pesquisa
- Apresentação da cadeia de evidências: fontes de dados claramente identificadas e justificativa para cada conclusão
Esse design é particularmente adequado para cenários de pesquisa que exigem validação de fontes de informação, como redação de artigos acadêmicos ou suporte a decisões de negócios. Os pesquisadores não apenas obtêm os resultados, mas também podem acompanhar todo o processo de análise para garantir a credibilidade e a reprodutibilidade das conclusões. A arquitetura de pilha completa permite que a pesquisa de IA passe da "caixa preta" para a "transparência", aumentando consideravelmente o valor profissional da ferramenta.
Essa resposta foi extraída do artigoGemini Fullstack LangGraph: um aplicativo de pilha completa para pesquisa inteligente baseado no Gemini e no LangGraphO
