langgraph应用可以使用langserve部署吗(和fastapi集成)

langgraph应用可以使用langserve部署吗

是的，LangGraph 应用可以通过 LangServe 部署！

如何部署 LangGraph 应用？

1. 将 LangGraph 工作流封装为 Runnable
   LangGraph 的 Graph 或 StateGraph 可以编译为一个 Runnable，这使得它可以像 LangChain 的 Runnable 一样通过 LangServe 部署。

2. 使用 add_routes 注册到 FastAPI
   LangServe 提供了 add_routes 方法，可以轻松将 LangGraph 工作流暴露为 API 端点。

示例代码

python

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from fastapi import FastAPI
from langgraph.graph import Graph
from langserve import add_routes
from langchain_core.runnables import RunnableLambda

# 1. 定义一个简单的 LangGraph 工作流
def my_workflow(input: str) -> str:
    return f"Processed: {input}"

# 2. 转换为 Runnable
workflow = Graph()
workflow.add_node("process", RunnableLambda(my_workflow))
workflow.set_entry_point("process")
app = workflow.compile()

# 3. 用 LangServe 部署
fastapi_app = FastAPI()
add_routes(fastapi_app, app, path="/my-graph")

# 4. 运行服务 (uvicorn server:fastapi_app)

部署方式

• 本地运行：使用 uvicorn 启动服务：

  bash

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  uvicorn server:fastapi_app --reload

• 生产环境：可以使用 Docker、Kubernetes 或云服务（如 AWS ECS、GCP Cloud Run）部署。

访问 API

• POST /my-graph/invoke – 单次调用

• POST /my-graph/stream – 流式输出

• GET /my-graph/playground – 交互式测试界面

总结

✅ LangGraph + LangServe 是一个强大的组合，可以轻松将复杂的工作流部署为 API。
✅ 适用于需要 多步骤决策、循环、状态管理 的 AI 应用。
✅ 提供 REST API、流式响应和 Playground 支持。

如果你的 LangGraph 应用涉及更复杂的状态管理（如 StateGraph），只需确保正确编译为 Runnable，就可以无缝集成到 LangServe 中。 🚀

 

可以添加Depend做鉴权吗？

是的！在使用 LangServe 部署 LangGraph 应用时，可以通过 FastAPI 的 Depends 依赖注入系统 轻松添加鉴权逻辑（如 API Key 验证、JWT 校验等）。以下是具体实现方法：

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1. 添加鉴权依赖项

利用 FastAPI 的 Depends，定义一个鉴权函数，并在路由中声明依赖。

示例：API Key 鉴权

python

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from fastapi import FastAPI, Depends, HTTPException, Header
from langserve import add_routes

# 1. 定义鉴权逻辑
def verify_api_key(api_key: str = Header(..., alias="x-api-key")):
    # 替换为你的有效 API Key 校验逻辑（如数据库查询、环境变量比对等）
    valid_keys = ["your-secret-key", "another-valid-key"]  
    if api_key not in valid_keys:
        raise HTTPException(status_code=403, detail="Invalid API Key")
    return api_key  # 可返回校验后的值供后续使用

# 2. 创建 FastAPI 应用
app = FastAPI()

# 3. 添加 LangGraph 路由时注入依赖
add_routes(
    app,
    your_compiled_langgraph_app,  # 替换为你的 LangGraph Runnable
    path="/chat",
    dependencies=[Depends(verify_api_key)],  # 关键点：注入依赖
)

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2. 支持更复杂的鉴权（如 JWT）

如果需要 OAuth2/JWT 等鉴权，可以使用 fastapi.security 模块：

python

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from fastapi.security import OAuth2PasswordBearer
from jose import JWTError, jwt

oauth2_scheme = OAuth2PasswordBearer(tokenUrl="token")  # 假设有 token 端点

def verify_jwt(token: str = Depends(oauth2_scheme)):
    try:
        payload = jwt.decode(token, "your-secret-key", algorithms=["HS256"])
        return payload
    except JWTError:
        raise HTTPException(status_code=401, detail="Invalid token")

add_routes(
    app,
    your_langgraph_app,
    path="/secure-chat",
    dependencies=[Depends(verify_jwt)],
)

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3. 测试鉴权

• 请求时需携带鉴权信息：

  bash

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  curl -X POST http://localhost:8000/chat/invoke \
       -H "x-api-key: your-secret-key" \
       -H "Content-Type: application/json" \
       -d '{"input": "Hello"}'

• 未授权时会返回 403/401 错误。

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4. 进阶场景

• 部分路由免鉴权：通过 add_routes 的 dependencies 参数灵活控制。

• 角色权限控制：在依赖函数中解析用户角色并校验权限。

• 集成第三方鉴权服务：如 Firebase Auth、Auth0 等。

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总结

✅ LangServe + FastAPI 依赖注入 可以无缝实现鉴权。
✅ 支持 API Key、JWT、OAuth2 等多种方式。
✅ 灵活控制 全局或路由级 的权限校验。

只需在 add_routes 中传入 dependencies=[Depends(your_auth_func)] 即可！ 🛡️