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清晰化网站,南山网站设计费用,个人求职网站源代码,网页模板建站系统一.背景LangGraph 作为 LangChain 生态中聚焦大模型应用流程编排与状态管理的核心框架#xff0c;其 ** 检查点#xff08;Checkpoint#xff09;** 机制是实现流程中断恢复、时间旅行、流程重放的核心基础 —— 通过持久化存储流程执行的全量状态#xff08;节点执行记录、…一.背景LangGraph 作为 LangChain 生态中聚焦大模型应用流程编排与状态管理的核心框架其 ** 检查点Checkpoint** 机制是实现流程中断恢复、时间旅行、流程重放的核心基础 —— 通过持久化存储流程执行的全量状态节点执行记录、上下文数据、决策路径、大模型交互记录等支撑流程的柔性管控。但在企业级生产环境中原生的检查点持久化机制多为明文存储如本地文件、Redis、PostgreSQL 明文存储存在严重的安全隐患因此 “检查点信息加密持久化” 能力应运而生。这一能力的需求源于原生检查点存储在数据安全、合规性上的核心痛点也是 LangGraph 适配企业级 “敏感数据保护、合规审计、隐私管控” 诉求的关键升级。1.LangGraph 原生检查点持久化的核心痛点LangGraph 原生支持将检查点数据持久化到本地内存、文件系统、Redis、PostgreSQL 等存储介质但未内置加密机制检查点信息以明文形式存储在企业级场景中暴露以下致命问题1. 敏感数据泄露风险威胁业务安全检查点中包含大量敏感信息这些数据明文存储时一旦存储介质被攻破如 Redis 未授权访问、数据库脱库、服务器被入侵敏感数据会直接泄露业务敏感数据流程执行中的用户输入如客户的手机号、订单信息、企业核心业务数据、业务决策结果如合同审查的风险评估结论、财务数据分析结果隐私数据用户的个人身份信息PII、对话记录、偏好数据如智能助手的交互历史系统敏感信息大模型的调用参数如 API Key、Prompt 模板、流程的权限配置、智能体的协作密钥。例如金融行业的风控决策流程检查点中包含用户的征信数据、交易记录明文存储可能导致用户隐私泄露引发业务风险与法律纠纷。2. 合规性不达标无法满足监管要求金融、政企、医疗等行业受《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》PIPL、GDPR 等法规约束要求对敏感数据进行加密存储、访问审计、数据脱敏原生检查点明文存储无法满足 “个人信息加密保存” 的合规要求企业可能面临监管处罚检查点数据缺乏加密溯源能力无法证明数据在存储全生命周期中未被篡改或泄露合规审计时无法提供有效证据部分行业如医疗要求数据存储需达到等保三级以上标准明文存储直接违反该要求。3. 数据篡改风险破坏流程完整性检查点数据是流程恢复、重放的唯一依据明文存储时恶意攻击者或内部人员可轻易篡改检查点内容如修改流程执行的决策结果、伪造节点执行记录例如在合同审查流程中攻击者篡改检查点中的 “风险评估结论”将高风险改为低风险流程恢复后会生成错误的审查报告导致企业遭受经济损失篡改后的检查点数据还会导致流程重放、时间旅行功能失效无法还原真实的流程执行轨迹破坏流程的完整性与可信度。4. 多租户场景下数据隔离不足在 Saas 模式的 LangGraph 应用中多个租户的检查点数据通常存储在同一存储介质如共享的 PostgreSQL 数据库中原生明文存储仅能通过逻辑隔离如租户 ID 分表实现数据分离无法做到物理级隔离内部运维人员可轻易访问其他租户的检查点数据违反租户数据隔离的商业协议一旦出现配置错误如租户 ID 过滤逻辑失效会导致不同租户的检查点数据混淆引发数据泄露与业务混乱。5. 持久化介质适配性差加密逻辑需重复开发LangGraph 支持多种检查点持久化介质本地文件、Redis、PostgreSQL、S3 等企业若要实现加密存储需针对不同介质手动开发加密逻辑如 Redis 数据加密、PostgreSQL 字段加密、文件加密开发成本高且不同介质的加密逻辑不一致易出现加密漏洞加密逻辑与业务代码耦合后续升级存储介质时需重新修改加密逻辑维护成本剧增。2.LangGraph 检查点信息加密持久化的核心价值LangGraph 检查点信息加密持久化本质是通过 “加密层 持久化层” 的分层架构在检查点数据写入存储前进行加密读取时解密实现检查点数据全生命周期的加密保护。这一能力解决了原生存储的痛点核心价值体现在1. 全维度加密保护杜绝敏感数据泄露通过对称加密如 AES-256、非对称加密如 RSA或混合加密方案对检查点中的敏感数据进行端到端加密整体加密将整个检查点对象序列化为字节流后使用 AES-256 加密后再存储确保所有数据均被保护字段级加密对检查点中的核心敏感字段如用户手机号、API Key单独使用非对称加密提升加密粒度密钥管理对接企业级密钥管理服务KMS如 AWS KMS、阿里云 KMS、HashiCorp Vault避免密钥硬编码实现密钥的安全存储与轮换。即使存储介质被攻破攻击者获取的也只是加密后的密文无法解析出有效信息从根本上杜绝敏感数据泄露。2. 满足合规要求通过监管审计加密持久化机制可满足各类法规与行业标准的要求为企业合规审计提供有力支撑符合《个人信息保护法》中 “个人信息存储需采取加密等安全措施” 的规定避免监管处罚生成加密审计日志记录检查点数据的加密时间、加密算法、密钥版本、访问人员等信息满足合规审计的可追溯要求支持数据脱敏与加密存储结合对检查点中的个人信息进行脱敏后再加密进一步满足隐私保护要求。3. 防止数据篡改保障流程完整性在加密的基础上为检查点数据添加数字签名如 SHA-256 哈希 RSA 签名写入检查点时生成数据哈希值并使用私钥签名与加密数据一同存储读取检查点时先验证签名的有效性确认数据未被篡改后再解密。即使攻击者篡改了加密后的密文签名验证也会失败流程会拒绝加载被篡改的检查点保障流程执行的完整性与可信度。4. 强化多租户数据隔离适配 Saas 场景针对多租户场景采用租户级密钥隔离的加密策略为每个租户分配独立的加密密钥检查点数据使用对应租户的密钥加密即使多个租户的检查点数据存储在同一介质中不同租户的密钥无法互相解密实现物理级的数据隔离。这一策略解决了原生逻辑隔离的不足满足 Saas 平台的租户数据安全要求同时避免运维人员越权访问租户数据。5. 统一加密层适配多持久化介质构建独立的加密持久化层与 LangGraph 的检查点存储接口解耦无论检查点存储在 Redis、PostgreSQL、S3 还是本地文件均通过统一的加密层处理无需为不同介质开发单独的加密逻辑支持加密算法的动态切换如从 AES-256 切换为 ChaCha20无需修改业务代码提升适配性与可维护性。3.典型应用场景金融行业风控决策流程风控流程的检查点包含用户征信数据、交易记录、风控评分等敏感信息加密持久化可防止数据泄露满足金融行业的合规要求。政企智能客服 / 助手流程检查点中包含政企用户的身份信息、业务咨询记录、涉密决策数据加密持久化可保障数据安全符合等保三级标准。医疗行业病历分析流程检查点存储患者的病历数据、诊断结果等隐私信息加密持久化可满足《医疗保障基金使用监督管理条例》的隐私保护要求。Saas 模式的大模型流程编排平台多租户的检查点数据通过租户级密钥加密存储实现数据物理隔离避免租户数据泄露。企业级合同审查 / 项目审批流程检查点包含合同条款、审批意见、企业核心业务数据加密 数字签名可防止数据篡改保障流程决策的可信度。4.关键优势总结LangGraph 检查点信息加密持久化的核心价值是将检查点数据从 “明文裸存” 转化为 “加密存储 防篡改 可追溯” 的安全状态既解决了原生存储的敏感数据泄露、篡改、合规性不足的痛点又通过统一加密层适配多存储介质降低企业开发与维护成本。这一能力让 LangGraph 能够适配金融、政企、医疗等对数据安全要求严苛的行业场景是大模型应用从 “演示级” 走向 “生产级、合规级” 的关键安全支撑。综上LangGraph 检查点信息加密持久化的需求源于企业对大模型流程数据 “安全性、合规性、可信度” 的核心诉求解决了原生检查点存储的安全隐患支撑金融、医疗、政企等敏感行业的落地为复杂大模型应用的稳定运行提供了安全保障。二.具体实现1.安装依赖包pip install langgraph-checkpoint-postgres pip install psycopg[binary] pip install pycryptodome2.引入依赖import sys import io from langgraph.store.memory import InMemoryStore from langgraph.constants import START, END from langgraph.graph import StateGraph from typing_extensions import TypedDict from langgraph.store.base import BaseStore from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver from langgraph.checkpoint.serde.encrypted import EncryptedSerializer from langgraph.checkpoint.postgres import PostgresSaver3.设置加密秘钥if sys.platform win32: # Windows系统设置控制台编码为UTF-8 sys.stdout io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encodingutf-8) sys.stderr io.TextIOWrapper(sys.stderr.buffer, encodingutf-8) # 设置环境变量 import os os.environ[PYTHONIOENCODING] utf-8 # 设置加密密钥如果未设置- 需要32字符的字符串UTF-8编码后为32字节 if LANGGRAPH_AES_KEY not in os.environ: # 生成32个ASCII字符确保UTF-8编码后正好32字节 from Crypto.Random import get_random_bytes key_bytes get_random_bytes(32) # 将字节转换为可打印的ASCII字符每个字节对应一个字符 os.environ[LANGGRAPH_AES_KEY] .join(chr(b) if 32 b 127 else chr(65 (b % 26)) for b in key_bytes)4.定义状态类# 1. 定义状态 class EventState(TypedDict): count_status: int #累计计数状态5.定义节点函数def first_node(state: EventState, *, store: BaseStore) - EventState: state[count_status] 1 print(ffirst_node: {state[count_status]}) return state def second_node(state: EventState, *, store: BaseStore) - EventState: state[count_status] 3 print(fsecond_node: {state[count_status]}) return state6.构建图# 初始化状态 state {count_status: 0} # 创建事件流 graph StateGraph(EventState) graph.add_node(first_node, first_node) graph.add_node(second_node, second_node) graph.add_edge(START, first_node) graph.add_edge(first_node, second_node) graph.add_edge(second_node, END)7.定义pg持久层设置加密作为图运行配置serde EncryptedSerializer.from_pycryptodome_aes() with PostgresSaver.from_conn_string(postgresql://postgres:xxxxxxlocalhost:5432/test) as checkpointer: checkpointer.serde serde # 设置序列化器 checkpointer.setup() graph graph.compile(checkpointercheckpointer) config {configurable: {thread_id: thread-155}} graph.invoke(state, configconfig)8.运行后可以在postgres看到生成四个表分别明细如下存储了加密的检查点信息