Spark 流式实时数据分析系统与大语言模型智能代理的应用研究
分布式、并行与集群计算
2025-01-28 v1 人工智能
摘要
本研究探索了将 Agent AI 与 LangGraph 集成，以增强大数据环境中实时数据分析系统的能力。该框架克服了静态工作流程、低效的有状态计算以及缺乏人工干预的局限性，利用 LangGraph 的图基工作流程构建和动态决策能力实现。LangGraph 允许大语言模型（LLM）动态确定控制流程、调用工具并评估是否需要进一步行动，从而提升灵活性和效率。系统架构集成了 Apache Spark Streaming、Kafka 与 LangGraph，构建高性能情感分析系统。LangGraph 的功能包括精确的状态管理、动态工作流程构建和稳健的内存检查点，实现无缝的多轮交互和上下文保留。集成了人类在回路（Human-in-the-Loop）机制以细化情感分析，尤其在模糊或高风险场景中，确保更高的可靠性和上下文相关性。实验结果表明，该系统能够分类查询、检测情感趋势并将复杂问题升级至人工审核，展示了 LLM 能力与人类监督的协同效应。该工作为实时情感分析和决策提供了可扩展、可适应且可靠的解决方案，推动了 Agent AI 和 LangGraph 在大数据应用中的广泛采用。
引用
@article{arxiv.2501.14734,
title = {Research on the Application of Spark Streaming Real-Time Data Analysis System and large language model Intelligent Agents},
author = {Jialin Wang and Zhihua Duan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.14734},
year = {2025}
}