Integre o MongoDB ao LangGraph.js

Você pode integrar o MongoDB ao LangGraph.js para construir agentes de IA e aplicativos avançados RAG. Esta página fornece uma visão geral da integração do MongoDB LangGraph.js e como você pode usar o MongoDB para a persistência e a recuperação do estado do agente em seus fluxos de trabalho do LangGraph.

Para criar um agente de IA de amostra que use todos os componentes desta página, consulte o tutorial.

Observação

Para a integração do Python, consulte LangGraph.

Plano de fundo

LangGraph é um framework especializado dentro do ecossistema LangChain, projetado para desenvolver agentes de IA e fluxos de trabalho complexos de múltiplos agentes. Grafos são os componentes centrais do LangGraph, representando o fluxo de trabalho do seu agente. A integração do MongoDB LangGraph habilita as seguintes funcionalidades:

MongoDB LangGraph Checkpointer: você pode persistir o estado de seus agentes LangGraph no MongoDB, fornecendo memória de curto prazo.
Ferramentas de recuperação: você pode usar a integração do MongoDB LangChain para criar rapidamente ferramentas de recuperação para seus fluxos de trabalho LangGraph.

A integração de seus aplicativos LangGraph com o MongoDB permite consolidar os recursos de recuperação e a memória do agente em um único banco de dados, simplificando sua arquitetura e reduzindo a complexidade operacional.

MongoDB LangGraph Checkpointer (memória de curto prazo)

O MongoDB LangGraph Checkpointer permite que você persista o estado do seu agente no MongoDB para implementar a memória de curto prazo. Esse recurso habilita humanos no loop, memória, viagem no tempo e tolerância a falhas para seus agentes LangGraph.

Para instalar o pacote para este componente:

npm install @langchain/langgraph-checkpoint-mongodb

Uso

import { MongoDBSaver } from "@langchain/langgraph-checkpoint-mongodb";
import { MongoClient } from "mongodb";
// Connect to your MongoDB cluster
const client = new MongoClient("<connection-string>");
// Initialize the MongoDB checkpointer
const checkpointer = new MongoDBSaver(client);
// Instantiate the graph with the checkpointer
const app = graph.compile(checkpointer);

Observação

Ferramentas de recuperação

Você pode usar perfeitamente os recuperadores como FERRAMENTAS em seu fluxo de trabalho do LangGraph para recuperar dados relevantes do MongoDB.

Uso

Para criar uma ferramenta básica de recuperação com MongoDB Vector Search e LangChain:

import { MongoDBAtlasVectorSearch } from "@langchain/mongodb";
import { MongoClient } from "mongodb";
import { VoyageAIEmbeddings } from "@langchain/community/embeddings/voyage";
import { createRetrieverTool } from "langchain/tools/retriever";
// Instantiate the vector store
const client = new MongoClient("<connection-string>");
const collection = client.db("<databaseName>").collection("<collectionName>");
const embeddingModel = new VoyageAIEmbeddings();
const vectorStore = new MongoDBAtlasVectorSearch(embeddingModel, {
  collection: collection,
  indexName: "vector_index", // Name of the index
  textKey: "text",           // Name of the collection field containing the raw content
  embeddingKey: "embedding", // Name of the collection field containing the embedded text
});
// Create a retriever tool
const retriever = vectorStore.asRetriever();
const retrieverTool = createRetrieverTool(
  retriever,
  {
    name: "vector_search_retriever", // Tool name
    description:
      "Retrieve relevant documents from the collection" // Tool description
  },
);

Para adicionar a ferramenta como um nó no LangGraph:

Converta a ferramenta em um nó.
Adicione o nó ao grafo.

import { StateGraph } from "@langchain/langgraph";
import { ToolNode } from "@langchain/langgraph/prebuilt";
// Convert the retriever tool into a node
const retrieverNode = new ToolNode([retrieverTool]);
// Define the graph
const workflow = new StateGraph(SomeGraphState)
  // Add the tool as a node in the graph
  .addNode("vector_search_retriever", retrieverNode);
const graph = workflow.compile();

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MongoDB LangGraph Checkpointer (memória de curto prazo)

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