LangGraph Memory System

🧠 智能生成式AI记忆增强系统

一个基于LangGraph和LLM技术栈的多层次记忆管理系统，解决大型语言模型（LLMs）的上下文限制问题，实现长期记忆、信息检索与生成式AI的统一。该系统支持跨会话记忆保持、基于相关性的历史信息检索以及事件驱动的记忆流水线处理。

🌟 核心特性

• 多层次记忆架构：集成短期记忆（Redis）和长期记忆（MongoDB向量存储）的混合记忆模型
• 基于LangGraph的工作流引擎：使用DAG定义记忆管理工作流，实现复杂记忆处理流程
• 语义化记忆检索：使用向量相似度搜索实现基于上下文的智能记忆召回
• 事件驱动架构：通过Kafka实现高性能、可扩展的事件总线，支持异步记忆处理
• 高性能分布式推理：基于Ray和vLLM的水平扩展推理服务，支持大规模模型部署
• 云原生部署：完整的Kubernetes配置，支持生产环境的弹性伸缩

🔧 技术栈

类别	技术	用途
核心框架	LangGraph	记忆工作流管理
	LangChain	LLM应用开发框架
存储层	Redis	短期记忆、缓存服务
	MongoDB Atlas	长期记忆存储、向量搜索
消息队列	Apache Kafka	事件总线、异步处理
推理服务	vLLM	高性能LLM推理引擎
	Ray	分布式计算框架
API服务	FastAPI	高性能REST API
部署平台	Kubernetes	容器编排、云部署
	Docker	容器化

🏗️ 系统架构

graph TD
    A[用户输入] --> B[API层 FastAPI]
    B --> C[LangGraph工作流]
    C --> D[记忆检索]
    C --> E[响应生成]
    C --> F[记忆更新]
    
    D --> G[短期记忆 Redis]
    D --> H[长期记忆 MongoDB]
    
    E --> I[推理服务 vLLM/Ray]
    
    F --> J[事件总线 Kafka]
    J --> K[异步记忆处理]
    K --> H
    
    style C fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#bbf,stroke:#333
    style H fill:#bbf,stroke:#333
    style I fill:#bfb,stroke:#333
    style J fill:#fbb,stroke:#333 


## 记忆系统工作流程

sequenceDiagram
    participant Client
    participant API
    participant LangGraph
    participant ShortTerm
    participant LongTerm
    participant LLM
    
    Client->>API: 发送用户消息
    API->>LangGraph: 调用记忆工作流
    LangGraph->>ShortTerm: 检索近期对话
    LangGraph->>LongTerm: 检索相关记忆
    ShortTerm-->>LangGraph: 返回对话历史
    LongTerm-->>LangGraph: 返回相关记忆
    LangGraph->>LLM: 组装上下文发送到LLM
    LLM-->>LangGraph: 生成响应
    LangGraph->>ShortTerm: 保存新消息
    LangGraph->>LongTerm: 保存重要记忆
    LangGraph-->>API: 返回结果
    API-->>Client: 返回响应

Loading