搭建一个自己的智能问答助手

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🧭 一、系统架构图（RAG + Agent + MCP）

📌 用户提问
     │
     ▼
🧠 Agent（智能体）
   │   ├─ 判断任务类型：问答 / 搜索 / 执行
   │   └─ 规划调用链
     ▼
🔄 MCP（能力调度平台）
   ├─ 检索能力（RAG）
   ├─ 数据处理能力（Tool）
   └─ 外部API/插件调用
     ▼
📚 RAG模块（知识增强）
   ├─ 文本向量化（Embedding）
   ├─ 向量数据库（FAISS / Chroma）
   └─ 检索相关内容
     ▼
📦 LLM 生成回答
     ▼
📤 返回用户

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🧰 二、代码实操模板（基于 LangChain + FAISS）

我们将构建一个 知识问答助手，能读入文档，构建向量库，并具备工具调用能力和智能代理行为。

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✅ 第1步：安装环境

pip install langchain openai faiss-cpu tiktoken unstructured sentence-transformers

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✅ 第2步：知识文档预处理 + 构建向量库（RAG）

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS

# 读取文档
loader = PyPDFLoader("your_doc.pdf")
docs = loader.load()

# 分段
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
split_docs = splitter.split_documents(docs)

# 向量化
embedding = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = FAISS.from_documents(split_docs, embedding)

# 保存向量库
vectorstore.save_local("rag_vector_db")

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✅ 第3步：定义 Agent 工具（MCP能力调度）

from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import RetrievalQA

# 定义问答链（工具1：知识库问答）
retriever = FAISS.load_local("rag_vector_db", embedding).as_retriever()
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm=ChatOpenAI(model_name="gpt-4"), retriever=retriever)
tool_qa = Tool(name="RAG_Knowledge_QA", func=qa_chain.run, description="回答基于知识库的问题")

# 你可以再添加别的工具，如计算器、网页搜索等
tool_list = [tool_qa]

# 初始化 Agent
agent_executor = initialize_agent(
    tools=tool_list,
    llm=ChatOpenAI(model_name="gpt-4"),
    agent="zero-shot-react-description",
    verbose=True
)

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✅ 第4步：运行问答助手（Agent 调用 MCP + RAG）

query = "请告诉我这份文档中主要的产品分类和销售策略？"
response = agent_executor.run(query)
print(response)

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🖼️ 三、架构组合说明

模块	说明
🧠 Agent	识别任务目标，调用合适工具
🔄 MCP	将任务分发给合适模块（RAG、API等）
📚 RAG	将知识库内容向量化，检索相关信息
📦 LLM	接收上下文与背景知识，生成自然语言回答
🧑‍💻 用户	只需输入自然语言，获得完整回答

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🎁 四、进阶建议（可选增强）

目标	技术方案
数据库问答	加接 SQL 数据库工具
网页搜索增强	SerpAPI / Tavily 工具调用
多模型选择	添加 Llama3 或 Claude 模型能力
多轮记忆对话	引入 LangChain ConversationBufferMemory

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🚀 五、快速部署方式

• 本地运行：用上面模板 + Streamlit 接口即可部署
• 网页端部署：部署到 Gradio / Vercel / Render
• Docker：可打包为容器部署在私有云或内网