第四章:大模型（LLM)】08.Agent 教程-(7)使用 LangGraph 的作文评分架构

第四章：大模型（LLM）

第八部分：Agent 教程

第七节：使用 LangGraph 的作文评分系统

本节将介绍如何使用 LangGraph 构建一个 作文评分系统（Essay Scoring System）。该系统能够自动对学生作文进行评分，并给出反馈意见。我们将结合 LLM（大语言模型） 和 LangGraph 的可视化流程管理能力，实现从作文输入到评分输出的完整流程。

1. 系统概述

作文评分系统主要功能如下：

作文输入：用户（学生）提交作文文本。
文本预处理：对作文进行分词、去除噪音字符、标准化格式。
评分模块：
- 基于 LLM 的内容理解。
- 根据评分标准（如结构、语法、内容完整性、创新性）生成分数。
反馈生成：
- 生成具体的修改建议和评价。
- 可选择生成详细报告或简要反馈。
输出结果：展示作文分数与反馈内容。

核心技术：LangGraph 用于搭建评分流程图；LLM 用于自然语言理解与评分生成。

2. LangGraph 构建流程

LangGraph 是一个 可视化 Agent 流程设计工具，可以将复杂的多步骤任务通过节点和连线的形式构建。

2.1 节点设计

作文评分系统的节点设计如下：

节点名称	节点类型	功能描述
用户作文输入	Input	接收用户提交的作文文本
文本清洗	Function	对作文文本进行预处理，如去除特殊符号、统一格式
语法检查	Function	调用 LLM 分析语法错误和拼写问题
内容评分	Function	调用 LLM 根据评分标准打分
结构评分	Function	分析作文结构，如开头、段落、结尾的完整性
创新性评分	Function	判断作文的创意和思维深度
反馈生成	Function	综合各项评分生成文字反馈
输出结果	Output	将评分和反馈展示给用户

2.2 节点连接

流程图逻辑：

用户作文输入 → 文本清洗 → 语法检查
↓
内容评分 → 结构评分 → 创新性评分 → 反馈生成 → 输出结果

LangGraph 中，每个节点都可以配置对应的函数或 LLM 调用接口，流程可视化且支持调试。

3. LLM 调用示例

在作文评分中，我们可以使用 LLM 对作文进行内容理解和评分。以下是一个 Python 调用示例（伪代码）：

from langgraph import Node, Graph
from llm import LLM
# 初始化 LLM
llm = LLM(model="gpt-5-mini")
# 定义作文评分节点函数
def score_essay(text):
prompt = f"请根据以下评分标准对作文打分，并给出反馈：\n文本内容：{text}\n评分标准：结构30%，语法20%，内容40%，创新性10%"
response = llm.generate(prompt)
return response
# 创建 LangGraph 节点
input_node = Node("作文输入", type="Input")
score_node = Node("评分生成", type="Function", func=score_essay)
output_node = Node("结果输出", type="Output")
# 构建图
graph = Graph()
graph.add_nodes([input_node, score_node, output_node])
graph.connect(input_node, score_node)
graph.connect(score_node, output_node)
# 执行评分流程
result = graph.run("这是学生提交的作文文本")
print(result)

注意：LangGraph 支持直接可视化流程，同时可以在节点上调试函数或 LLM 调用。

4. 评分流程说明

用户输入作文：界面输入或文件上传。
文本清洗：
- 去除多余空格、换行符。
- 统一标点符号。
语法检查：
- 识别拼写错误。
- 检查基本语法问题。
内容评分：
- 根据作文主题、论点、论据判断内容完整性。
结构评分：
- 判断开头是否有引入，段落是否连贯，结尾是否总结。
创新性评分：
- 判断作文的新颖程度、观点独特性。
生成反馈：
- LLM 生成具体修改建议和提升方向。
输出结果：
- 展示分数与文本反馈，可导出为 PDF 或在线展示。

5. 可视化效果

如果在 LangGraph 中构建，该流程图大致如下：

+------------+      +-----------+      +-------------+
| 用户作文输入 | ---> | 文本清洗  | ---> | 语法检查    |
+------------+      +-----------+      +-------------+
|
v
+-------------+
| 内容评分    |
+-------------+
|
v
+-------------+
| 结构评分    |
+-------------+
|
v
+-------------+
| 创新性评分  |
+-------------+
|
v
+-------------+
| 反馈生成    |
+-------------+
|
v
+-------------+
| 输出结果    |
+-------------+

在 LangGraph 中，节点可以拖拽修改、增删，实时调试评分效果。

6. 拓展功能

多学生批量评分：支持上传多份作文，批量处理。
个性化评分标准：教师可自定义评分权重和标准。
可视化统计：生成班级作文分数分布图。
反馈改进追踪：记录学生作文变化，生成成长报告。

7. 小结

通过 LangGraph + LLM，作文评分系统实现了：

自动化评分与反馈生成。
流程可视化、易于调试和维护。
灵活拓展功能（批量评分、定制化标准、统计分析）。

LangGraph 的节点化设计让教师可以轻松调整评分逻辑，而 LLM 则提供了强大的自然语言理解能力，使作文评分更智能、更高效。

posted @ 2025-09-21 09:09 yfceshi 阅读(25) 评论(0) 收藏举报

刷新页面返回顶部