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/
agent_proj
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0
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HengZhang 2026-03-02 14:31:13 +08:00
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30
.gitignore vendored
View File

@ -1,4 +1,28 @@
# 版本控制目录
.git
.idea
.__pycache__/
.chroma_db/
# IDE 配置
.idea/
# Python 编译文件
__pycache__/
# 向量数据库
chroma_db/
# 日志文件
logs/
# 临时文件
*.tmp
*.temp
# 环境文件
.env
# 依赖目录
venv/
env/
# MD5 记录文件
md5.txt

274
README.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,274 @@
# 智扫通智能机器人客服
> 基于 LangChain + RAG + Agent 的智能问答系统，专注于扫地机器人和扫拖一体机器人的专业客服
## 项目简介
智扫通是一个基于大语言模型的智能客服系统，利用 LangChain 的 Agent 框架和 RAG (检索增强生成) 技术，为用户提供专业、准确的扫地机器人相关问答服务。
### 核心功能
- **智能问答**：基于 ReAct 框架的 Agent 自主工具调用
- **专业知识库**：通过 RAG 从向量库检索专业资料
- **个性化服务**：支持生成用户使用报告
- **多轮对话**：保持会话上下文，提供连贯回答
- **流式输出**：实时显示思考过程和回答内容
## 技术栈
| 类别 | 技术/框架 | 版本 |
|------|----------|------|
| 前端 | Streamlit | 最新 |
| AI 框架 | LangChain | >= 0.3.0 |
| 大语言模型 | 通义千问 (qwen3-max) | - |
| 向量数据库 | Chroma | 最新 |
| Embedding | DashScope (text-embedding-v4) | - |
| 配置管理 | YAML | - |
| 语言 | Python | 3.9+ |
## 安装指南
### 1. 环境要求
- Python 3.9 或更高版本
- 已配置阿里云 DashScope API 密钥
### 2. 安装依赖
```bash
# 克隆项目
git clone https://github.zhang-heng.com/czzhangheng/agent_proj
cd agent_proj
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
```
### 3. 配置环境变量
在项目根目录创建 `.env` 文件，添加以下内容：
```bash
# DashScope API 密钥
DASHSCOPE_API_KEY=your_api_key_here
```
### 4. 知识库初始化
首次运行前需要初始化知识库：
```bash
# 加载知识库到向量库
python -m rag.vector_store
```
## 快速开始
### 1. 启动 Web 应用
```bash
# 启动 Streamlit 应用
streamlit run app.py
```
### 2. 访问界面
打开浏览器访问：`http://localhost:8501`
### 3. 开始对话
在聊天输入框中输入问题，例如：
- "扫地机器人如何保养？"
- "推荐适合小户型的扫地机器人"
- "生成我的使用报告"
## 项目结构
```
agent_proj/
├── agent/ # Agent 核心模块
│ ├── tools/ # 工具定义和中间件
│ └── react_agent.py # ReAct Agent 封装
│
├── config/ # 配置文件
│ ├── agent.yaml # Agent 配置
│ ├── chroma.yaml # 向量库配置
│ ├── prompts.yaml # Prompt 路径配置
│ └── rag.yaml # RAG 模型配置
│
├── data/ # 知识库和外部数据
│ ├── external/ # 外部数据 (CSV)
│ └── 知识库文件 (pdf/txt) # 专业资料
│
├── docs/ # 项目文档
│
├── model/ # 模型工厂
│ └── factory.py # LLM/Embedding 模型创建
│
├── prompts/ # Prompt 模板
│ ├── main_prompt.txt # 主系统 Prompt
│ ├── rag_summarize.txt # RAG 总结 Prompt
│ └── report_prompt.txt # 报告生成 Prompt
│
├── rag/ # RAG 服务
│ ├── rag_service.py # RAG 总结服务
│ └── vector_store.py # 向量存储服务
│
├── utils/ # 工具模块
│ ├── config_handler.py # 配置加载
│ ├── file_handler.py # 文件处理
│ ├── logger_handler.py # 日志管理
│ ├── path_tool.py # 路径工具
│ └── prompt_loader.py # Prompt 加载
│
├── chroma_db/ # Chroma 向量数据库
├── logs/ # 日志目录
├── app.py # Streamlit 主应用
├── requirements.txt # 依赖列表
└── README.md # 项目说明
```
## 核心模块
### Agent 模块
- **ReactAgent**：封装 LangChain Agent，实现 ReAct 思考框架
- **工具系统**：支持 7 种工具，包括 RAG 检索、天气查询、用户信息获取等
- **中间件**：监控工具调用、动态提示词切换、日志记录
### RAG 模块
- **向量存储**：基于 Chroma 实现知识向量存储
- **文档加载**：支持 PDF 和 TXT 文件
- **文本分片**：使用 RecursiveCharacterTextSplitter 进行智能分片
- **相似度检索**：基于余弦相似度的 Top-K 检索
### 模型管理
- **模型工厂**：统一管理 LLM 和 Embedding 模型
- **动态配置**：通过 YAML 配置文件管理模型参数
## 配置说明
### 1. RAG 配置 (`config/rag.yaml`)
```yaml
# 大语言模型
chat_model_name: "qwen3-max"
# Embedding 模型
embeddings_model_name: "text-embedding-v4"
```
### 2. 向量库配置 (`config/chroma.yaml`)
```yaml
# 集合名称
collection_name: "agent"
# 持久化目录
persist_directory: "chroma_db"
# 检索 Top-K
k: 3
# 数据目录
data_path: "data"
# 分片配置
chunk_size: 200
chunk_overlap: 20
separators: ["\n\n", "\n", ".", "!", "?", "。", "？", "！", " "]
```
### 3. Agent 配置 (`config/agent.yaml`)
```yaml
# 外部数据路径
external_data_path: "data/external/records.csv"
```
### 4. Prompt 配置 (`config/prompts.yaml`)
```yaml
# 主 Prompt 路径
main_prompt_path: "prompts/main_prompt.txt"
# RAG 总结 Prompt 路径
rag_summarize_prompt_path: "prompts/rag_summarize.txt"
# 报告 Prompt 路径
report_prompt_path: "prompts/report_prompt.txt"
```
## 使用示例
### 1. 基本问答
**用户**："扫地机器人如何处理毛发？"
**系统**：
```
我需要从知识库中检索关于扫地机器人处理毛发的专业信息，以便给出准确的回答。
[参考资料]: 扫地机器人在处理毛发时，应定期清理滚刷和边刷，建议每使用2-3次清理一次。对于宠物家庭，建议每天清理。部分高端机型配备防缠绕设计，可有效减少毛发缠绕问题。 | 参考源： {'source': 'data/维护保养.txt'}
扫地机器人处理毛发的建议：
1. 定期清理滚刷和边刷，每使用2-3次清理一次
2. 宠物家庭建议每天清理
3. 选择配备防缠绕设计的高端机型
4. 定期检查过滤网，避免毛发堵塞
```
### 2. 个性化报告
**用户**："生成我的使用报告"
**系统**：
```
我需要为用户生成使用报告，首先获取用户ID，然后获取当前月份，再调用报告上下文工具，最后获取用户的使用数据。
[工具调用] get_user_id
用户ID：1005
[工具调用] get_current_month
当前月份：2025-06
[工具调用] fill_context_for_report
fill_context_for_report已调用
[工具调用] fetch_external_data
用户1005在2025-06的使用数据：{'特征': '高效模式使用频繁', '效率': '平均清洁时间30分钟', '耗材': '滚刷损耗正常', '对比': '比上月提升15%'}
根据您的使用数据，以下是您的6月使用报告：
**使用特征**：高效模式使用频繁
**清洁效率**：平均清洁时间30分钟
**耗材状态**：滚刷损耗正常
**性能对比**：比上月提升15%
建议：继续保持良好的使用习惯，可考虑定期深度清洁机器内部。
```
## 常见问题
### Q1: 如何添加新的知识库文件？
1. 将 PDF 或 TXT 文件放入 `data/` 目录
2. 重新运行知识库初始化命令：
```bash
python -m rag.vector_store
```
### Q2: 如何修改 Agent 的工具？
编辑 `agent/tools/agent_tools.py` 文件，添加或修改工具定义。
### Q3: 如何调整 RAG 检索效果？
修改 `config/chroma.yaml` 中的配置：
- `chunk_size`：调整文本分片大小
- `k`：调整检索的文档数量
- `separators`：调整文本分割策略
### Q4: 如何查看系统日志？
日志文件位于 `logs/` 目录，按日期命名。

46
app.py
View File

@ -0,0 +1,46 @@
import time
import streamlit as st
from agent.react_agent import ReactAgent
st.title("智扫通智能机器人客服")
st.divider()
if "agent" not in st.session_state:
st.session_state["agent"] = ReactAgent()
if "message" not in st.session_state:
st.session_state["message"] = []
history = st.session_state["message"]
agent = st.session_state["agent"]
for message in history:
st.chat_message(message["role"]).write(message["content"])
# 要求用胡输入提示词
prompt = st.chat_input()
if prompt:
st.chat_message("user").write(prompt)
history.append({"role": "user", "content": prompt})
response_messages = []
with st.spinner("思考中"):
stream = agent.excute_stream(prompt)
def capture(generator, cache_list):
for chunk in generator:
cache_list.append(chunk)
for char in chunk:
time.sleep(0.05)
yield char
st.chat_message("assistant").write_stream(
capture(stream, response_messages)
)
history.append({"role": "assistant", "content": response_messages[-1]})
st.rerun()

358
docs/IMPORTS_SUMMARY.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,358 @@
# 项目 Import 包汇总
> 本项目所有 Python 文件中使用的 import 包整理
---
## 一、第三方包 (pip install)
### 1. LangChain 生态
| 包名 | 用途 | 来源 |
|------|------|------|
| `langchain` | Agent 核心框架 | `pip install langchain` |
| `langchain-core` | 核心抽象类 | `pip install langchain-core` |
| `langchain-community` | 第三方集成 (通义千问/DashScope) | `pip install langchain-community` |
| `langchain-chroma` | Chroma 向量数据库 | `pip install langchain-chroma` |
| `langchain-text-splitters` | 文本分片 | `pip install langchain-text-splitters` |
| `langgraph` | 图执行引擎 (中间件) | `pip install langgraph` |
### 1.1 LangChain 具体导入
```python
# Agent
from langchain.agents import create_agent, AgentState
from langchain.agents.middleware import wrap_tool_call, before_model, dynamic_prompt, ModelRequest
# Tools
from langchain_core.tools import tool
from langchain.tools.tool_node import ToolCallRequest
# Messages
from langchain_core.messages import ToolMessage
# Graph
from langgraph.types import Command
from langgraph.runtime import Runtime
# Prompts
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
# Output Parsers
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
# Embeddings
from langchain_core.embeddings import Embeddings
```
### 1.2 社区包导入
```python
# LLM - 通义千问
from langchain_community.chat_models.tongyi import ChatTongyi, BaseChatModel
# Embedding - DashScope
from langchain_community.embeddings import DashScopeEmbeddings
# Document Loaders
from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader, TextLoader
# Document
from langchain_community.docstore.document import Document
```
### 1.3 Chroma & Text Splitters
```python
# Vector Store
from langchain_chroma import Chroma
# Text Splitter
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
```
---
### 2. Web 框架
| 包名 | 用途 |
|------|------|
| `streamlit` | Web UI 界面 |
```python
import streamlit as st
```
---
### 3. 配置管理
| 包名 | 用途 |
|------|------|
| `yaml` | YAML 配置文件解析 |
```python
import yaml
```
---
### 4. 数据处理
| 包名 | 用途 |
|------|------|
| `pandas` | 数据处理 (CSV) |
```python
import pandas
```
---
### 5. 其他工具
| 包名 | 用途 |
|------|------|
| `hashlib` | MD5 计算 (标准库) |
| `os` | 文件路径操作 (标准库) |
| `logging` | 日志管理 (标准库) |
| `time` | 时间控制 (标准库) |
| `typing` | 类型提示 (标准库) |
| `abc` | 抽象类 (标准库) |
| `datetime` | 日期时间 (标准库) |
| `random` | 随机数 (标准库) |
---
## 二、标准库导入
```python
# 文件与路径
import os
import os.path
# 哈希计算
import hashlib
# 日志
import logging
# 时间
import time
# 日期
from datetime import datetime
# 随机数
import random
# 类型提示
from typing import Optional, List, Callable
# 抽象基类
from abc import ABC, abstractmethod
```
---
## 三、按文件分类的导入
### app.py
```python
import time
import streamlit as st
from agent.react_agent import ReactAgent
```
### 01_Agent.py / 02_Stream.py / 03_ReAct.py
```python
from langchain.agents import create_agent
from langchain_community.chat_models.tongyi import ChatTongyi
from langchain_core.tools import tool
```
### agent/react_agent.py
```python
from langchain.agents import create_agent
from model.factory import chat_model
from utils.prompt_loader import load_system_prompts
from agent.tools.agent_tools import (...)
from agent.tools.middleware import (...)
```
### agent/tools/agent_tools.py
```python
import pandas
from langchain_core.tools import tool
from rag.rag_service import RagSummarizeService
import random
from utils.config_handler import agent_conf
from utils.path_tool import get_abs_path
from utils.logger_handler import logger
import os
```
### agent/tools/middleware.py
```python
from langchain.agents.middleware import wrap_tool_call, before_model, dynamic_prompt, ModelRequest
from langchain.tools.tool_node import ToolCallRequest
from typing import Callable
from langchain_core.messages import ToolMessage
from langgraph.types import Command
from utils.logger_handler import logger
from langchain.agents import AgentState
from langgraph.runtime import Runtime
from utils.prompt_loader import load_system_prompts, load_report_prompts
```
### rag/rag_service.py
```python
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from rag.vector_store import VectorStoreSerivce
from utils.prompt_loader import load_rag_prompts
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from model.factory import chat_model
from langchain_community.docstore.document import Document
from typing import List
from utils.logger_handler import logger
```
### rag/vector_store.py
```python
import os.path
from langchain_chroma import Chroma
from utils.config_handler import chroma_conf
from model.factory import embedding_model
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
import os
from utils.path_tool import get_abs_path
from utils.file_handler import pdf_loader, txt_loader, listdir_with_allowed_type, get_file_md5_hex
from utils.logger_handler import logger
from langchain_community.docstore.document import Document as Documents
```
### model/factory.py
```python
from abc import ABC, abstractmethod
from typing import Optional
from utils.config_handler import rag_conf
from langchain_core.embeddings import Embeddings
from langchain_community.chat_models.tongyi import BaseChatModel
from langchain_community.chat_models.tongyi import ChatTongyi
from langchain_community.embeddings import DashScopeEmbeddings
```
### utils/config_handler.py
```python
import yaml
from utils.path_tool import get_abs_path
```
### utils/logger_handler.py
```python
import logging
import os
from utils.path_tool import get_abs_path
from datetime import datetime
```
### utils/prompt_loader.py
```python
from utils.config_handler import prompts_conf
from utils.path_tool import get_abs_path
from utils.logger_handler import logger
```
### utils/file_handler.py
```python
import hashlib
import os
from utils.logger_handler import logger
from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader, TextLoader
from langchain_community.docstore.document import Document
from typing import *
from utils.path_tool import get_abs_path
```
### utils/path_tool.py
```python
import os
```
---
## 四、requirements.txt 参考
```
langchain>=0.3.0
langchain-core>=0.3.0
langchain-community>=0.3.0
langchain-chroma>=0.1.0
langchain-text-splitters>=0.3.0
langgraph>=0.2.0
streamlit
pyyaml
pandas
```
---
## 五、包导入拓扑图
```
标准库 (内置)
├── os, os.path
├── hashlib
├── logging
├── time
├── datetime
├── random
├── typing
├── abc
└── pathlib
第三方包 (pip install)
├── streamlit (Web)
├── yaml (配置)
├── pandas (数据)
│
└── LangChain 生态
├── langchain-core
│ ├── tools (tool)
│ ├── prompts (PromptTemplate)
│ ├── output_parsers (StrOutputParser)
│ ├── messages (ToolMessage)
│ └── embeddings (Embeddings)
│
├── langchain
│ ├── agents (create_agent, AgentState)
│ └── agents.middleware
│
├── langchain-community
│ ├── chat_models.tongyi (ChatTongyi)
│ ├── embeddings (DashScopeEmbeddings)
│ ├── document_loaders (PyPDFLoader, TextLoader)
│ └── docstore.document (Document)
│
├── langchain-chroma (Chroma)
│
└── langchain-text-splitters
└── RecursiveCharacterTextSplitter
LangGraph
├── types (Command)
└── runtime (Runtime)
```

387
docs/INTERVIEW_PREP.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,387 @@
# 面试知识点总结
> 基于本项目的技术栈，总结面试常问知识点
---
## 一、LangChain 核心知识点
### 1.1 LangChain Agent 机制
#### Q1: 什么是 LangChain Agent? 它与 Chain 的区别?
| 特性 | Chain | Agent |
|------|-------|-------|
| 执行方式 | 固定流程，按顺序执行 | 动态决策，自主选择下一步 |
| 工具调用 | 预定义，需手动编写 | 自动判断是否调用工具 |
| 适用场景 | 固定流程 (如 RAG) | 需要推理和决策的场景 |
**项目中的应用**:
```python
# 使用 create_agent 创建 Agent
agent = create_agent(
model=ChatTongyi(model="qwen3-max"),
tools=[rag_summarize, get_weather, get_user_id],
system_prompt="你是一个智能助手"
)
```
#### Q2: 解释 ReAct 框架在 Agent 中的应用
**ReAct = Reasoning + Acting**
```
Thought: 我需要知道用户所在城市的天气
Action: get_weather
Action Input: 深圳
Observation: 天气晴朗，26°C
Thought: 现在我有天气信息，可以回答用户问题了
```
**项目中的体现**:
- 系统提示词明确要求遵循 ReAct 框架
- Agent 自动完成 "思考→行动→观察→再思考" 循环
- 最多支持 5 次工具调用
### 1.2 LangChain Middleware 中间件机制
#### Q3: LangChain 中间件是什么? 如何实现?
LangChain 中间件是 LangGraph 提供的钩子机制，用于在 Agent 执行过程中注入自定义逻辑。
**项目中的三种中间件**:
1. **wrap_tool_call** - 工具调用包装
```python
@wrap_tool_call
def monitor_tool(request, handler):
# 工具调用前
logger.info(f"执行工具: {request.tool_call['name']}")
result = handler(request) # 调用实际工具
# 工具调用后
return result
```
2. **before_model** - 模型调用前
```python
@before_model
def log_before_model(state, runtime):
# 每次调用 LLM 前记录日志
logger.info(f"即将调用模型，当前有 {len(state['messages'])} 条消息")
return None
```
3. **dynamic_prompt** - 动态提示词
```python
@dynamic_prompt
def report_prompt_switch(request):
is_report = request.runtime.context.get("report", False)
if is_report:
return load_report_prompts() # 切换为报告生成 Prompt
return load_system_prompts()
```
#### Q4: 中间件的应用场景有哪些?
| 场景 | 中间件类型 |
|------|-----------|
| 日志记录 | before_model, wrap_tool_call |
| 性能监控 | wrap_tool_call |
| 动态提示词 | dynamic_prompt |
| 权限控制 | wrap_tool_call |
| 结果缓存 | wrap_tool_call |
---
## 二、RAG (检索增强生成)
### 2.1 RAG 核心流程
```
用户 query
│
▼
┌─────────────────┐
│ 向量检索 │ ← Chroma Retriever
└────────┬────────┘
│ 返回 Top-K 相关文档
▼
┌─────────────────┐
│ 构建 Prompt │ ← 拼接 query + context
└────────┬────────┘
│
▼
┌─────────────────┐
│ LLM 生成回答 │ ← 通义千问
└────────┬────────┘
│
▼
返回结果
```
### 2.2 关键面试题
#### Q5: 为什么需要 RAG? 直接用 LLM 不可以吗?
| 方案 | 优点 | 缺点 |
|------|------|------|
| 直接 LLM | 简单 | 知识截止、可能幻觉、无法访问私域知识 |
| RAG | 实时性、可引用私域知识、减少幻觉 | 增加复杂度、依赖检索质量 |
#### Q6: RAG 中的关键环节有哪些?
1. **文档加载**: PyPDFLoader, TextLoader
2. **文本分片**: RecursiveCharacterTextSplitter
- chunk_size: 每片大小
- chunk_overlap: 重叠区域 (保持上下文)
- separators: 分隔符优先级
3. **向量化**: Embedding 模型
4. **向量存储**: Chroma
5. **相似度检索**: Cosine similarity, Top-K
6. **结果拼接**: Query + Context → Prompt
#### Q7: 如何优化 RAG 效果?
| 优化方向 | 方法 |
|----------|------|
| 检索质量 | 调整 chunk_size、overlap、使用 better embedding |
| 召回率 | 增加 Top-K、使用混合检索 |
| 排序rerank | 使用 rerank 模型二次排序 |
| Prompt 工程 | 优化 RAG Prompt 模板 |
### 2.3 项目中的 RAG 实现
```python
# rag_service.py
class RagSummarizeService:
def rag_summarize(self, query: str) -> str:
# 1. 向量检索
context_docs = self.retriever.invoke(query)
# 2. 拼接上下文
context = ""
for doc in context_docs:
context += f"[参考资料]: {doc.page_content} | {doc.metadata}\n"
# 3. 调用 LLM 生成
return self.chain.invoke({
"input": query,
"context": context
})
```
---
## 三、向量数据库 (Chroma)
### 3.1 Chroma 核心概念
| 概念 | 说明 |
|------|------|
| Collection | 类似表，存储一类文档 |
| Embedding Function | 向量化函数 |
| Document | 包含 page_content 和 metadata |
| Retriever | 检索器，支持相似度搜索 |
### 3.2 面试题
#### Q8: Chroma 的优势?
- 轻量级，易于部署
- Python 原生，集成方便
- 支持持久化存储
- 与 LangChain 无缝集成
#### Q9: Chroma 与其他向量库 (Milvus/Pinecone) 的区别?
| 特性 | Chroma | Milvus | Pinecone |
|------|--------|--------|----------|
| 部署方式 | 本地/嵌入 | 服务端 | SaaS |
| 规模 | 中小 | 大规模 | 大规模 |
| 成熟度 | 一般 | 高 | 高 |
---
## 四、Streamlit Web 开发
### 4.1 项目中的应用
```python
# app.py
import streamlit as st
st.title("智扫通智能机器人客服")
# 会话状态管理
if "agent" not in st.session_state:
st.session_state["agent"] = ReactAgent()
# 聊天记录
for message in st.session_state["message"]:
st.chat_message(message["role"]).write(message["content"])
# 用户输入
prompt = st.chat_input()
# 流式输出
if prompt:
stream = agent.excute_stream(prompt)
st.chat_message("assistant").write_stream(capture(stream))
```
### 4.2 关键面试题
#### Q10: Streamlit 的核心机制?
- **声明式 UI**: 通过 st.xxx() 声明组件
- **脚本式**: 每次交互重新运行整个脚本
- **状态管理**: session_state 保持会话状态
- **热重载**: 修改代码自动刷新
#### Q11: 如何实现流式输出?
```python
# 方法1: write_stream
st.write_stream(generator_function)
# 方法2: 自定义 (本项目使用)
def capture(generator, cache_list):
for chunk in generator:
cache_list.append(chunk)
for char in chunk:
time.sleep(0.05) # 模拟打字效果
yield char
```
---
## 五、设计模式
### 5.1 工厂模式 (Factory Pattern)
```python
# model/factory.py
class BaseModelFactory(ABC):
@abstractmethod
def generator(self) -> Optional[Embeddings | BaseChatModel]:
pass
class ChatModelFactory(BaseModelFactory):
def generator(self) -> Optional[BaseChatModel]:
return ChatTongyi(model=rag_conf["chat_model_name"])
class EmbeddingsFactory(BaseModelFactory):
def generator(self) -> Optional[Embeddings]:
return DashScopeEmbeddings(model=rag_conf["embeddings_model_name"])
```
**好处**: 统一创建入口，便于后续更换模型
### 5.2 配置中心化
所有配置集中在 config/ 目录的 YAML 文件中:
- rag.yaml: 模型配置
- chroma.yaml: 向量库配置
- agent.yaml: Agent 配置
- prompts.yaml: Prompt 路径配置
### 5.3 中间件模式
利用装饰器和钩子实现横切关注点:
- 日志
- 监控
- 动态提示词切换
---
## 六、工程实践
### 6.1 日志管理
```python
# utils/logger_handler.py
def get_logger(name: str = "Agent"):
logger = logging.getLogger(name)
# 双写: 控制台 + 文件
console_handler = logging.StreamHandler()
file_handler = logging.FileHandler(log_file, encoding='utf-8')
return logger
```
### 6.2 路径管理
```python
# utils/path_tool.py
def get_project_root():
cur_file = os.path.abspath(__file__)
proj_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(cur_file))
return proj_dir
def get_abs_path(relative_path):
return os.path.join(get_project_root(), relative_path)
```
### 6.3 MD5 去重
```python
# vector_store.py
# 通过 MD5 避免重复加载文档
md5_hex = get_file_md5_hex(path)
if check_md5_hex(md5_hex):
continue # 已存在，跳过
self.vector_store.add_documents(split_doc)
save_md5(md5_hex)
```
---
## 七、LLM & Embedding
### 7.1 通义千问 (Qwen)
- **模型**: qwen3-max (阿里云)
- **调用**: langchain_community.chat_models.tongyi.ChatTongyi
### 7.2 DashScope Embedding
- **模型**: text-embedding-v4
- **用途**: 将文本转为向量
- **调用**: langchain_community.embeddings.DashScopeEmbeddings
---
## 八、常见面试扩展问题
### Q12: 如何保证 Agent 工具调用的安全性?
1. **工具入参校验**: Pydantic 类型提示
2. **调用次数限制**: 最多 N 次
3. **工具白名单**: 只允许调用指定工具
4. **中间件监控**: 记录所有调用
### Q13: Agent 如何实现"思考过程"可视化?
```python
# 项目中的实现
for chunk in res:
last_msg = chunk["messages"][-1]
if last_msg.tool_calls:
# 显示思考过程
print(f"工具调用: {last_msg.tool_calls}")
```
### Q14: RAG 召回率低怎么排查?
1. 检查 chunk_size 是否合适
2. 检查 embedding 质量
3. 查看检索到的文档是否相关
4. 调整 Top-K 值
5. 检查分片是否有意义 (避免切断句子)
### Q15: 生产环境部署注意什么?
1. **API 限流**: 添加重试机制
2. **错误处理**: 工具调用失败处理
3. **日志**: 完整日志记录
4. **监控**: 调用次数、耗时监控
5. **缓存**: 热门 query 缓存结果

200
docs/LANGCHAIN_PACKAGE_MAP.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,200 @@
# LangChain 包地图 (Package Map)
> 本项目使用的 LangChain 相关包一览，按功能模块分类
---
## 1. 核心包 (Core Packages)
### langchain-core
| 类/函数 | 导入路径 | 用途 |
|---------|----------|------|
| `tool` | `langchain_core.tools` | 装饰器方式定义 Agent 工具 |
| `Embeddings` | `langchain_core.embeddings` | Embedding 模型抽象基类 |
| `BaseChatModel` | `langchain_core.chat_models` | 聊天模型抽象基类 |
| `PromptTemplate` | `langchain_core.prompts` | Prompt 模板构建 |
| `StrOutputParser` | `langchain_core.output_parsers` | 输出解析为字符串 |
| `Document` | `langchain_core.documents` | 文档对象 |
| `ToolMessage` | `langchain_core.messages` | 工具返回消息 |
| `AIMessage` | `langchain_core.messages` | AI 消息对象 |
### langchain
| 类/函数 | 导入路径 | 用途 |
|---------|----------|------|
| `create_agent` | `langchain.agents` | 创建 LangChain Agent |
| `AgentState` | `langchain.agents` | Agent 状态定义 |
| `wrap_tool_call` | `langchain.agents.middleware` | 工具调用包装器 |
| `before_model` | `langchain.agents.middleware` | 模型调用前钩子 |
| `dynamic_prompt` | `langchain.agents.middleware` | 动态提示词装饰器 |
| `ModelRequest` | `langchain.agents.middleware` | 模型请求对象 |
---
## 2. 社区包 (Community Packages)
### langchain-community
| 类/函数 | 导入路径 | 用途 |
|---------|----------|------|
| `ChatTongyi` | `langchain_community.chat_models.tongyi` | 通义千问模型 |
| `BaseChatModel` | `langchain_community.chat_models` | 社区版聊天模型基类 |
| `DashScopeEmbeddings` | `langchain_community.embeddings` | 阿里 DashScope Embedding |
| `PyPDFLoader` | `langchain_community.document_loaders` | PDF 文件加载 |
| `TextLoader` | `langchain_community.document_loaders` | TXT 文件加载 |
| `Document` | `langchain_community.docstore.document` | 社区版文档对象 |
---
## 3. 特定集成包 (Integration Packages)
### langchain-chroma
| 类/函数 | 导入路径 | 用途 |
|---------|----------|------|
| `Chroma` | `langchain_chroma` | Chroma 向量数据库 |
### langchain-text-splitters
| 类/函数 | 导入路径 | 用途 |
|---------|----------|------|
| `RecursiveCharacterTextSplitter` | `langchain_text_splitters` | 递归文本分片器 |
---
## 4. LangGraph 相关包
### langgraph
| 类/函数 | 导入路径 | 用途 |
|---------|----------|------|
| `Command` | `langgraph.types` | LangGraph 命令对象 |
| `Runtime` | `langgraph.runtime` | LangGraph 运行时 |
| `ToolCallRequest` | `langchain.tools.tool_node` | 工具调用请求 |
---
## 5. 包依赖关系图
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 用户代码 (app.py) │
└─────────────────────────────┬───────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ langchain.agents │
│ (create_agent, middleware) │
└───────────────┬─────────────────────┬───────────────────────────┘
│ │
▼ ▼
┌───────────────────────────┐ ┌───────────────────────────────────┐
│ langchain-core │ │ langchain-community │
│ - tools (tool) │ │ - chat_models.tongyi (ChatTongyi)│
│ - prompts (PromptTemplate)│ │ - embeddings (DashScope) │
│ - output_parsers │ │ - document_loaders │
│ - messages │ │ - docstore.document │
└───────────────┬───────────┘ └───────────────┬───────────────────┘
│ │
▼ ▼
┌───────────────────────────┐ ┌───────────────────────────────────┐
│ langchain-text-splitters│ │ langchain-chroma │
│ (RecursiveCharacterText │ │ (Chroma) │
│ Splitter) │ │ │
└───────────────────────────┘ └───────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────┐
│ Chroma DB │
└─────────────┘
```
---
## 6. 项目中的实际使用示例
### 6.1 工具定义
```python
from langchain_core.tools import tool
@tool(description="查询天气")
def get_weather(city: str) -> str:
return f"{city}天气晴朗"
```
### 6.2 Agent 创建
```python
from langchain.agents import create_agent
from langchain_community.chat_models.tongyi import ChatTongyi
agent = create_agent(
model=ChatTongyi(model="qwen3-max"),
tools=[get_weather],
system_prompt="你是一个智能助手"
)
```
### 6.3 RAG Chain
```python
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
chain = prompt_text | model | StrOutputParser()
```
### 6.4 向量存储
```python
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_community.embeddings import DashScopeEmbeddings
vector_store = Chroma(
collection_name="agent",
embedding_function=DashScopeEmbeddings(model="text-embedding-v4"),
persist_directory="chroma_db"
)
```
### 6.5 文档加载
```python
from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader, TextLoader
pdf_docs = PyPDFLoader("file.pdf").load()
txt_docs = TextLoader("file.txt", encoding="utf-8").load()
```
### 6.6 文本分片
```python
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=200,
chunk_overlap=20,
separators=["\n\n", "\n", ".", "!", "?"]
)
```
---
## 7. 包版本要求参考
```
langchain>=0.3.0
langchain-core>=0.3.0
langchain-community>=0.3.0
langchain-chroma>=0.1.0
langchain-text-splitters>=0.3.0
langgraph>=0.2.0
```
---
## 8. QA
### Q1: langchain-core 和 langchain-community 的区别?
- **langchain-core**: LangChain 核心抽象接口，不包含具体实现
- **langchain-community**: 第三方集成 (如通义千问、DashScope)
### Q2: 为什么选择 langchain-chroma 而不是直接用 chromadb?
- LangChain 封装了统一的接口，便于后续更换向量数据库
- 与 LangChain Chain/Agent 更好地集成
### Q3: middleware 机制的实现原理?
- 基于 LangGraph 的钩子系统
- `wrap_tool_call`: 包装工具调用前后逻辑
- `before_model`: 模型调用前的预处理
- `dynamic_prompt`: 动态生成提示词

276
docs/PROJECT_OUTLINE.md Normal file
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@ -0,0 +1,276 @@
# 智扫通智能客服项目 - 项目大纲
## 1. 项目概述
**项目名称**: 智扫通智能机器人客服
**项目类型**: 基于 LangChain + RAG + Agent 的智能问答系统
**核心功能**:
- 提供扫地机器人/扫拖一体机器人的专业智能客服
- 支持 ReAct 思考框架的 Agent 自主工具调用
- 基于向量检索(RAG)的专业知识库问答
- 个性化用户报告生成
**目标用户**: 扫地机器人用户
---
## 2. 技术架构
### 2.1 技术栈
| 层级 | 技术/框架 | 用途 |
|------|----------|------|
| 前端 | Streamlit | Web 交互界面 |
| AI Agent | LangChain + LangGraph | Agent 推理与工具调用 |
| LLM | 通义千问 (qwen3-max) | 大语言模型 |
| 向量数据库 | Chroma | 知识向量存储与检索 |
| Embedding | DashScope (text-embedding-v4) | 文本向量化 |
| 配置管理 | YAML | 配置文件管理 |
### 2.2 系统架构图
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Streamlit Web UI │
└─────────────────────┬───────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ReactAgent (Agent) │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ ReAct 思考框架 │ │
│ │ Thought → Action → Observation → ... │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌─────────────┼─────────────┐ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌──────────────┐ ┌───────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ RAG工具 │ │ 天气工具 │ │ 用户信息工具 │ │
│ │ rag_summarize│ │ get_weather│ │ get_user_id │ │
│ └──────────────┘ └───────────┘ └──────────────┘ │
│ │ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Middleware 中间件 │ │
│ │ monitor_tool | log_before_model | prompt_switch│ │
│ └──────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────┬───────────────────────────────────┘
│
┌───────────┴───────────┐
▼ ▼
┌─────────────────┐ ┌─────────────────────┐
│ VectorStore │ │ 外部数据源 │
│ (Chroma DB) │ │ (CSV 用户记录) │
└─────────────────┘ └─────────────────────┘
```
---
## 3. 目录结构
```
agent_proj/
├── agent/ # Agent 核心模块
│ ├── tools/
│ │ ├── agent_tools.py # Agent 工具定义
│ │ └── middleware.py # 中间件实现
│ └── react_agent.py # ReAct Agent 封装
│
├── config/ # 配置文件
│ ├── agent.yaml # Agent 配置
│ ├── chroma.yaml # Chroma 向量库配置
│ ├── prompts.yaml # Prompt 路径配置
│ └── rag.yaml # RAG 模型配置
│
├── data/ # 数据目录
│ ├── external/
│ │ └── records.csv # 用户使用记录
│ └── 知识库文件 (pdf/txt) # RAG 知识库
│
├── model/ # 模型工厂
│ └── factory.py # LLM/Embedding 模型工厂
│
├── prompts/ # Prompt 模板
│ ├── main_prompt.txt # 主系统 Prompt
│ ├── rag_summarize.txt # RAG 总结 Prompt
│ └── report_prompt.txt # 报告生成 Prompt
│
├── rag/ # RAG 服务
│ ├── rag_service.py # RAG 总结服务
│ └── vector_store.py # 向量存储服务
│
├── utils/ # 工具模块
│ ├── config_handler.py # 配置加载器
│ ├── file_handler.py # 文件处理
│ ├── logger_handler.py # 日志管理
│ ├── path_tool.py # 路径工具
│ └── prompt_loader.py # Prompt 加载器
│
├── chroma_db/ # Chroma 向量数据库
│
├── logs/ # 日志目录
│
├── app.py # Streamlit 主应用
├── 01_Agent.py # Agent 基础示例
├── 02_Stream.py # Stream 流式输出示例
├── 03_ReAct.py # ReAct 框架示例
└── 04_middle_ware.py # 中间件示例
```
---
## 4. 核心模块详解
### 4.1 Agent 模块 (agent/)
#### react_agent.py
- **职责**: 封装 LangChain Agent，提供流式输出能力
- **核心方法**: `excute_stream(query)` - 流式执行用户查询
#### agent_tools.py
- **职责**: 定义 Agent 可调用的工具
- **工具列表**:
- `rag_summarize`: 向量库检索专业资料
- `get_weather`: 查询城市天气
- `get_user_location`: 获取用户所在城市
- `get_user_id`: 获取用户ID
- `get_current_month`: 获取当前月份
- `fetch_external_data`: 获取外部用户使用记录
- `fill_context_for_report`: 触发报告生成上下文
#### middleware.py
- **职责**: 实现 Agent 中间件
- **中间件列表**:
- `monitor_tool`: 工具调用监控
- `log_before_model`: 模型调用前日志
- `repoet_prompt_switch`: 动态提示词切换
### 4.2 RAG 模块 (rag/)
#### vector_store.py
- **职责**: 向量存储与检索
- **功能**:
- 文档加载 (PDF/TXT)
- 文本分片 (RecursiveCharacterTextSplitter)
- 向量入库 (Chroma)
- 相似度检索 (Retriever)
#### rag_service.py
- **职责**: RAG 总结服务
- **流程**: 用户查询 → 向量检索 → Prompt 模板 → LLM 总结 → 返回结果
### 4.3 模型工厂 (model/factory.py)
- **ChatModelFactory**: 创建通义千问聊天模型
- **EmbeddingsFactory**: 创建 DashScope Embedding 模型
### 4.4 工具模块 (utils/)
| 模块 | 功能 |
|------|------|
| config_handler | YAML 配置文件加载 |
| logger_handler | 日志管理 (双写: 控制台+文件) |
| prompt_loader | Prompt 模板加载 |
| file_handler | PDF/TXT 文件加载, MD5 计算 |
| path_tool | 绝对路径获取 |
---
## 5. 数据流
### 5.1 知识库构建流程
```
知识库文件 (PDF/TXT)
│
▼
文件加载器 (PyPDFLoader/TextLoader)
│
▼
文本分片 (RecursiveCharacterTextSplitter)
│
▼
向量化 (DashScope Embeddings)
│
▼
Chroma 向量库存储
│
▼
MD5 去重记录
```
### 5.2 用户问答流程
```
用户提问
│
▼
Streamlit UI 接收
│
▼
ReactAgent.excute_stream()
│
▼
ReAct Agent 推理循环
│
├─→ 判断是否需要调用工具
├─→ 选择工具 (RAG/天气/用户信息/外部数据)
├─→ 执行工具获取结果
├─→ 观察结果，更新思考
└─→ 生成最终回答
│
▼
流式输出到 UI
```
---
## 6. 配置说明
### 6.1 rag.yaml
```yaml
chat_model_name: "qwen3-max" # LLM 模型
embeddings_model_name: "text-embedding-v4" # Embedding 模型
```
### 6.2 chroma.yaml
```yaml
collection_name: "agent" # 向量库集合名
persist_directory: "chroma_db" # 持久化目录
k: 3 # 检索Top-K
chunk_size: 200 # 分片大小
chunk_overlap: 20 # 分片重叠
```
### 6.3 agent.yaml
```yaml
external_data_path: "data/external/records.csv" # 外部数据路径
```
---
## 7. 运行方式
### 7.1 启动 Web 应用
```bash
streamlit run app.py
```
### 7.2 知识库初始化
```bash
python -m rag.vector_store
```
---
## 8. 面试要点总结
| 知识点 | 项目中的应用 |
|--------|--------------|
| LangChain Agent | create_agent, ReAct 框架 |
| LangGraph | 中间件机制, 动态提示词 |
| RAG | 向量检索, 文档分片, Chain 组合 |
| Chroma | 向量数据库存储与检索 |
| Streamlit | Web 前后端交互 |
| 中间件模式 | 工具调用监控, 动态 Prompt |
| 设计模式 | 工厂模式, 配置中心化 |

26
lesson/01_Agent.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,26 @@
from langchain.agents import create_agent
from langchain_community.chat_models.tongyi import ChatTongyi
from langchain_core.tools import tool
@tool(description="查询天气")
def get_weather():
return "晴天"
agent = create_agent(
model=ChatTongyi(model="qwen3-max"),
tools=[get_weather],
system_prompt="你是一个聊天助手，可以回答用户问题"
)
res = agent.invoke(
{
"messages": [
{"role": "user", "content": "明天深圳的天气如何"},
]
}
)
for msg in res["messages"]:
print(f"{type(msg).__name__}: {msg.content}")

37
lesson/02_Stream.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,37 @@
from langchain.agents import create_agent
from langchain_community.chat_models.tongyi import ChatTongyi
from langchain_core.tools import tool
@tool(description="查询股票价格")
def get_price(name: str) -> str:
return f"股票{name}的价格是20元"
@tool(description="查询股票信息")
def get_info(name: str) -> str:
return f"股票{name}是一家A股上市公司"
agent = create_agent(
model=ChatTongyi(model="qwen3-max"),
tools=[get_price, get_info],
system_prompt="你是一个智能助手，可以回答股票相关问题，请告知我思考过程，让我知道你为什么调用某个工具"
)
res = agent.stream(
{"messages": [{
"role": "user", "content": "kk公司股价多少，并介绍一下"
}]},
stream_mode="values"
)
for chunk in res:
last_msg = chunk["messages"][-1]
if last_msg.content:
print(type(last_msg).__name__, last_msg.content)
if type(last_msg).__name__ == "AIMessage":
if last_msg.tool_calls:
tool_list = [tc['name'] for tc in last_msg.tool_calls]
print(f"工具调佣 {tool_list}")

39
lesson/03_ReAct.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,39 @@
from langchain.agents import create_agent
from langchain_community.chat_models.tongyi import ChatTongyi
from langchain_core.tools import tool
@tool(description="获取体重，返回值整数，单位千克")
def get_weight() -> int:
return 93
@tool(description="获取身高，返回值整数，单位厘米")
def get_height() -> int:
return 185
agent = create_agent(
model=ChatTongyi(model="qwen3-max"),
tools=[get_height, get_weight],
system_prompt="""你是严格遵循ReAct框架的智能体，必须按[思考，行动，观察，再思考]的流程解决问题
每轮仅能思考并调用1个工具，禁止单词调用多个工具。并告知我你的思考过程，工具调用的原因，按思考、行动
、观察三个结构告知我"""
)
res = agent.stream(
{"messages": [{
"role": "user", "content": "计算我的BMI"
}]},
stream_mode="values"
)
for chunk in res:
last_msg = chunk["messages"][-1]
if last_msg.content:
print(type(last_msg).__name__, last_msg.content)
if type(last_msg).__name__ == "AIMessage":
if last_msg.tool_calls:
tool_list = [tc['name'] for tc in last_msg.tool_calls]
print(f"工具调佣 {tool_list}")

70
lesson/04_middle_ware.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,70 @@
"""
agent 前后
model 前后
工具 中
模型 中
"""
from langchain.agents import create_agent, AgentState
from langchain.agents.middleware import before_agent, after_agent, before_model, after_model, wrap_model_call, \
wrap_tool_call
from langchain_community.chat_models.tongyi import ChatTongyi
from langchain_core.tools import tool
from langgraph.runtime import Runtime
@tool(description="查询天气, 传入城市名称字符串，返回字符串天气信息")
def get_weather(city: str) -> str:
return f"{city} : 晴天"
@before_agent
def log_before_agent(state: AgentState, runtime: Runtime) -> None:
print(f"before agent: info_num: {len(state["messages"])}")
@after_agent
def log_after_agent(state: AgentState, runtime: Runtime) -> None:
print(f"after agent: info_num: {len(state["messages"])}")
@before_model
def log_before_model(state: AgentState, runtime: Runtime) -> None:
print(f"before model: info_num: {len(state["messages"])}")
@after_model
def log_after_model(state: AgentState, runtime: Runtime) -> None:
print(f"after model: info_num: {len(state["messages"])}")
@wrap_model_call
def model_call_hook(request, handler):
print(f"model call: {request}")
return handler(request)
@wrap_tool_call
def model_tool_hook(request, handler):
print(f"model tool: {request.tool_call['name']}")
print(f"args: {request.tool_call['args']}")
return handler(request)
agent = create_agent(
model=ChatTongyi(model="qwen3-max"),
tools=[get_weather],
middleware=[model_call_hook, model_tool_hook, log_before_model,
log_after_model, log_before_agent, log_after_agent],
system_prompt="""你是严格遵循ReAct框架的智能体，必须按[思考，行动，观察，再思考]的流程解决问题
每轮仅能思考并调用1个工具，禁止单词调用多个工具。并告知我你的思考过程，工具调用的原因，按思考、行动
、观察三个结构告知我"""
)
res = agent.stream(
{"messages": [{
"role": "user", "content": "查询北京的天气"
}]},
stream_mode="values"
)
for chunk in res:
print(chunk["messages"][-1].content)

164
logs/Agent_20260301.log
View File

@ -222,3 +222,167 @@
2026-03-01 15:27:30,002 - Agent - INFO - middleware.py:23 - [tool minitor]工具rag_summarize调用成功
2026-03-01 15:27:30,003 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有17条消息
2026-03-01 15:27:30,005 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]ToolMessage | 消息内容：参考资料中未提及扫地机器人电池保养的具体方法。
2026-03-01 15:44:30,893 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有1条消息
2026-03-01 15:44:30,894 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]HumanMessage | 消息内容：你好
2026-03-01 15:44:39,601 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有1条消息
2026-03-01 15:44:39,601 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]HumanMessage | 消息内容：你是谁
2026-03-01 15:45:38,723 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有1条消息
2026-03-01 15:45:38,725 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]HumanMessage | 消息内容：在我当前的位置和气温下，机器人如何保养
2026-03-01 15:45:42,109 - Agent - INFO - middleware.py:18 - [tool monitor]执行工具：get_user_location
2026-03-01 15:45:42,109 - Agent - INFO - middleware.py:19 - [tool monitor]传入参数：{}
2026-03-01 15:45:42,112 - Agent - INFO - middleware.py:23 - [tool minitor]工具get_user_location调用成功
2026-03-01 15:45:42,113 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有3条消息
2026-03-01 15:45:42,114 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]ToolMessage | 消息内容：杭州
2026-03-01 15:45:44,728 - Agent - INFO - middleware.py:18 - [tool monitor]执行工具：get_weather
2026-03-01 15:45:44,729 - Agent - INFO - middleware.py:19 - [tool monitor]传入参数：{'city': '杭州'}
2026-03-01 15:45:44,730 - Agent - INFO - middleware.py:23 - [tool minitor]工具get_weather调用成功
2026-03-01 15:45:44,732 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有5条消息
2026-03-01 15:45:44,733 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]ToolMessage | 消息内容：城市杭州天气为晴天，温度为26摄氏度，湿度50%，南风1级，AQI21，最近6小时降雨概率极低
2026-03-01 15:45:48,666 - Agent - INFO - middleware.py:18 - [tool monitor]执行工具：rag_summarize
2026-03-01 15:45:48,668 - Agent - INFO - middleware.py:19 - [tool monitor]传入参数：{'query': '扫地机器人在26度、湿度50%、晴天环境下的保养建议'}
2026-03-01 15:45:49,200 - Agent - INFO - rag_service.py:33 - [rag_summarize]: 召回了3条参考资料
2026-03-01 15:45:54,201 - Agent - INFO - middleware.py:23 - [tool minitor]工具rag_summarize调用成功
2026-03-01 15:45:54,202 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有7条消息
2026-03-01 15:45:54,202 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]ToolMessage | 消息内容：在26度、湿度50%、晴天环境下，属于常规室内环境，无特殊环境风险。根据参考资料，应每日使用后用干软布擦拭机身外壳，去除灰尘和水渍；每次清扫完成后及时清理防撞条缝隙的毛发和线头；若涉及拖地功能，需确保拖布和水箱清洁，避免污渍残留。该环境未在参考资料中被特别归类，因此按通用基础维护执行即可。
2026-03-01 15:46:13,483 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有1条消息
2026-03-01 15:46:13,485 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]HumanMessage | 消息内容：生成我的报告
2026-03-01 15:46:15,920 - Agent - INFO - middleware.py:18 - [tool monitor]执行工具：get_user_id
2026-03-01 15:46:15,920 - Agent - INFO - middleware.py:19 - [tool monitor]传入参数：{}
2026-03-01 15:46:15,921 - Agent - INFO - middleware.py:23 - [tool minitor]工具get_user_id调用成功
2026-03-01 15:46:15,923 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有3条消息
2026-03-01 15:46:15,923 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]ToolMessage | 消息内容：1008
2026-03-01 15:46:18,263 - Agent - INFO - middleware.py:18 - [tool monitor]执行工具：get_current_month
2026-03-01 15:46:18,263 - Agent - INFO - middleware.py:19 - [tool monitor]传入参数：{}
2026-03-01 15:46:18,264 - Agent - INFO - middleware.py:23 - [tool minitor]工具get_current_month调用成功
2026-03-01 15:46:18,266 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有5条消息
2026-03-01 15:46:18,266 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]ToolMessage | 消息内容：2025-09
2026-03-01 15:46:23,075 - Agent - INFO - middleware.py:18 - [tool monitor]执行工具：fill_context_for_report
2026-03-01 15:46:23,076 - Agent - INFO - middleware.py:19 - [tool monitor]传入参数：{}
2026-03-01 15:46:23,077 - Agent - INFO - middleware.py:23 - [tool minitor]工具fill_context_for_report调用成功
2026-03-01 15:46:23,078 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有7条消息
2026-03-01 15:46:23,079 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]ToolMessage | 消息内容：fill_context_for_report已调用
2026-03-01 15:46:26,814 - Agent - INFO - middleware.py:18 - [tool monitor]执行工具：fetch_external_data
2026-03-01 15:46:26,815 - Agent - INFO - middleware.py:19 - [tool monitor]传入参数：{'user_id': '1008', 'month': '2025-09'}
2026-03-01 15:46:26,817 - Agent - INFO - middleware.py:23 - [tool minitor]工具fetch_external_data调用成功
2026-03-01 15:46:26,819 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有9条消息
2026-03-01 15:46:26,819 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]ToolMessage | 消息内容：{"特征": "100㎡三居 | 三口之家 | 大理石", "效率": "覆盖率:86%\\n餐桌区域漏扫:1次/天\\n避障成功率:90%", "耗材": "主刷磨损:轻度\\n水箱加水:每日2次", "对比": "大理石地面清洁效果低于同类15%"}
2026-03-01 15:46:29,637 - Agent - INFO - middleware.py:18 - [tool monitor]执行工具：rag_summarize
2026-03-01 15:46:29,638 - Agent - INFO - middleware.py:19 - [tool monitor]传入参数：{'query': '大理石地面扫地机器人使用建议和保养'}
2026-03-01 15:46:30,033 - Agent - INFO - rag_service.py:33 - [rag_summarize]: 召回了3条参考资料
2026-03-01 15:46:36,226 - Agent - INFO - middleware.py:23 - [tool minitor]工具rag_summarize调用成功
2026-03-01 15:46:36,228 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有11条消息
2026-03-01 15:46:36,229 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]ToolMessage | 消息内容：在大理石地面使用扫地机器人时，拖地后应及时清理机器人底部水渍，每月对拖布支架进行除垢，防止水垢附着。
2026-03-01 15:46:38,897 - Agent - INFO - middleware.py:18 - [tool monitor]执行工具：rag_summarize
2026-03-01 15:46:38,898 - Agent - INFO - middleware.py:19 - [tool monitor]传入参数：{'query': '扫地机器人餐桌区域漏扫问题解决方案'}
2026-03-01 15:46:42,325 - Agent - INFO - rag_service.py:33 - [rag_summarize]: 召回了3条参考资料
2026-03-01 15:46:45,608 - Agent - INFO - middleware.py:23 - [tool minitor]工具rag_summarize调用成功
2026-03-01 15:46:45,610 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有13条消息
2026-03-01 15:46:45,611 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]ToolMessage | 消息内容：针对扫地机器人餐桌区域漏扫问题，可采取以下措施：检查是否设置了禁区，重新建图或手动遥控补扫；确认是否开启沿边清扫模式；检查边刷是否磨损或被缠绕，并进行清理或更换；确保地图完整且机器人电量充足。
2026-03-01 15:46:48,105 - Agent - INFO - middleware.py:18 - [tool monitor]执行工具：rag_summarize
2026-03-01 15:46:48,106 - Agent - INFO - middleware.py:19 - [tool monitor]传入参数：{'query': '扫地机器人主刷保养和更换周期'}
2026-03-01 15:46:49,487 - Agent - INFO - rag_service.py:33 - [rag_summarize]: 召回了3条参考资料
2026-03-01 15:46:54,623 - Agent - INFO - middleware.py:23 - [tool minitor]工具rag_summarize调用成功
2026-03-01 15:46:54,628 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有15条消息
2026-03-01 15:46:54,628 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]ToolMessage | 消息内容：主刷（滚刷）需每周清理毛发，每月用清水冲洗；一般每3-6个月更换一次，若出现磨损、变形、开裂或脱落应立即更换。在宠物家庭等高损耗环境中，耗材更换周期应缩短50%。
2026-03-01 15:48:17,528 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有1条消息
2026-03-01 15:48:17,530 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]HumanMessage | 消息内容：
2026-03-01 15:48:52,658 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有1条消息
2026-03-01 15:48:52,660 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]HumanMessage | 消息内容：你好
2026-03-01 15:48:56,097 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有1条消息
2026-03-01 15:48:56,098 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]HumanMessage | 消息内容：生成我的报告
2026-03-01 15:48:58,992 - Agent - INFO - middleware.py:18 - [tool monitor]执行工具：fill_context_for_report
2026-03-01 15:48:58,993 - Agent - INFO - middleware.py:19 - [tool monitor]传入参数：{}
2026-03-01 15:48:58,995 - Agent - INFO - middleware.py:23 - [tool minitor]工具fill_context_for_report调用成功
2026-03-01 15:48:58,996 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有3条消息
2026-03-01 15:48:58,996 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]ToolMessage | 消息内容：fill_context_for_report已调用
2026-03-01 15:49:00,483 - Agent - INFO - middleware.py:18 - [tool monitor]执行工具：get_user_id
2026-03-01 15:49:00,484 - Agent - INFO - middleware.py:19 - [tool monitor]传入参数：{}
2026-03-01 15:49:00,485 - Agent - INFO - middleware.py:23 - [tool minitor]工具get_user_id调用成功
2026-03-01 15:49:00,485 - Agent - INFO - middleware.py:18 - [tool monitor]执行工具：get_current_month
2026-03-01 15:49:00,485 - Agent - INFO - middleware.py:19 - [tool monitor]传入参数：{}
2026-03-01 15:49:00,486 - Agent - INFO - middleware.py:23 - [tool minitor]工具get_current_month调用成功
2026-03-01 15:49:00,487 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有6条消息
2026-03-01 15:49:00,487 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]ToolMessage | 消息内容：2025-09
2026-03-01 15:49:02,870 - Agent - INFO - middleware.py:18 - [tool monitor]执行工具：fetch_external_data
2026-03-01 15:49:02,870 - Agent - INFO - middleware.py:19 - [tool monitor]传入参数：{'user_id': '1004', 'month': '2025-09'}
2026-03-01 15:49:02,873 - Agent - INFO - middleware.py:23 - [tool minitor]工具fetch_external_data调用成功
2026-03-01 15:49:02,875 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有8条消息
2026-03-01 15:49:02,875 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]ToolMessage | 消息内容：{"特征": "85㎡ | 2猫 | 混合地面", "效率": "猫砂泼洒处理:8次/月\\n自动回充成功率:88%", "耗材": "主刷缠绕:中度+\\n滤网寿命:剩余60天", "对比": "防缠绕主刷生效+清洁效率提升8%"}
2026-03-01 15:49:04,864 - Agent - INFO - middleware.py:18 - [tool monitor]执行工具：rag_summarize
2026-03-01 15:49:04,864 - Agent - INFO - middleware.py:19 - [tool monitor]传入参数：{'query': '多猫家庭扫地机器人维护建议'}
2026-03-01 15:49:06,277 - Agent - INFO - rag_service.py:33 - [rag_summarize]: 召回了3条参考资料
2026-03-01 15:49:09,648 - Agent - INFO - middleware.py:23 - [tool minitor]工具rag_summarize调用成功
2026-03-01 15:49:09,651 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有10条消息
2026-03-01 15:49:09,652 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]ToolMessage | 消息内容：多猫家庭使用扫地机器人需每次清扫后全面清理主刷、尘盒和拖布，每日擦拭机身外壳并检查边刷是否卡顿，每周进行除味消毒，耗材更换周期缩短50%；若机器人沾到宠物粪便，应立即用湿巾清理并用中性洗涤剂擦拭。
2026-03-01 15:50:29,548 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有1条消息
2026-03-01 15:50:29,550 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]HumanMessage | 消息内容：你是谁
2026-03-01 15:51:10,506 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有1条消息
2026-03-01 15:51:10,506 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]HumanMessage | 消息内容：你是谁
2026-03-01 15:51:17,954 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有1条消息
2026-03-01 15:51:17,954 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]HumanMessage | 消息内容：生成试用报告
2026-03-01 15:51:20,574 - Agent - INFO - middleware.py:18 - [tool monitor]执行工具：get_user_id
2026-03-01 15:51:20,576 - Agent - INFO - middleware.py:19 - [tool monitor]传入参数：{}
2026-03-01 15:51:20,577 - Agent - INFO - middleware.py:23 - [tool minitor]工具get_user_id调用成功
2026-03-01 15:51:20,635 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有3条消息
2026-03-01 15:51:20,635 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]ToolMessage | 消息内容：1005
2026-03-01 15:51:23,886 - Agent - INFO - middleware.py:18 - [tool monitor]执行工具：get_current_month
2026-03-01 15:51:23,887 - Agent - INFO - middleware.py:19 - [tool monitor]传入参数：{}
2026-03-01 15:51:23,888 - Agent - INFO - middleware.py:23 - [tool minitor]工具get_current_month调用成功
2026-03-01 15:51:23,985 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有5条消息
2026-03-01 15:51:23,985 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]ToolMessage | 消息内容：2025-08
2026-03-01 15:51:27,560 - Agent - INFO - middleware.py:18 - [tool monitor]执行工具：fill_context_for_report
2026-03-01 15:51:27,561 - Agent - INFO - middleware.py:19 - [tool monitor]传入参数：{}
2026-03-01 15:51:27,562 - Agent - INFO - middleware.py:23 - [tool minitor]工具fill_context_for_report调用成功
2026-03-01 15:51:27,890 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有7条消息
2026-03-01 15:51:27,891 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]ToolMessage | 消息内容：fill_context_for_report已调用
2026-03-01 15:51:31,028 - Agent - INFO - middleware.py:18 - [tool monitor]执行工具：fetch_external_data
2026-03-01 15:51:31,029 - Agent - INFO - middleware.py:19 - [tool monitor]传入参数：{'user_id': '1005', 'month': '2025-08'}
2026-03-01 15:51:31,031 - Agent - INFO - middleware.py:23 - [tool minitor]工具fetch_external_data调用成功
2026-03-01 15:51:32,322 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有9条消息
2026-03-01 15:51:32,323 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]ToolMessage | 消息内容：{"特征": "120㎡ | 老人 | 防滑砖", "效率": "手动操作占比:97%\\n定时清扫未使用", "耗材": "电池衰减:27%\\n水箱未激活", "对比": "语音控制功能需调试+重新教学"}
2026-03-01 15:51:35,470 - Agent - INFO - middleware.py:18 - [tool monitor]执行工具：rag_summarize
2026-03-01 15:51:35,471 - Agent - INFO - middleware.py:19 - [tool monitor]传入参数：{'query': '扫地机器人电池保养和维护建议'}
2026-03-01 15:51:35,896 - Agent - INFO - rag_service.py:33 - [rag_summarize]: 召回了3条参考资料
2026-03-01 15:51:39,444 - Agent - INFO - middleware.py:23 - [tool minitor]工具rag_summarize调用成功
2026-03-01 15:51:40,927 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有11条消息
2026-03-01 15:51:40,928 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]ToolMessage | 消息内容：扫地机器人电池保养和维护建议包括：日常使用后将清扫模式调至“待机”以减少电量消耗；避免自行拆解机器人内部零件（如电池），故障时应联系官方售后；每月进行一次全面功能测试，确保回充等功能正常；每周检查充电座电源适配器是否发热或异响，防止超负荷工作。
2026-03-01 15:51:50,101 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有1条消息
2026-03-01 15:51:50,105 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]HumanMessage | 消息内容：生成使用报告
2026-03-01 15:51:55,052 - Agent - INFO - middleware.py:18 - [tool monitor]执行工具：get_user_id
2026-03-01 15:51:55,053 - Agent - INFO - middleware.py:19 - [tool monitor]传入参数：{}
2026-03-01 15:51:55,054 - Agent - INFO - middleware.py:23 - [tool minitor]工具get_user_id调用成功
2026-03-01 15:51:55,323 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有3条消息
2026-03-01 15:51:55,323 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]ToolMessage | 消息内容：1002
2026-03-01 15:52:01,856 - Agent - INFO - middleware.py:18 - [tool monitor]执行工具：get_current_month
2026-03-01 15:52:01,859 - Agent - INFO - middleware.py:19 - [tool monitor]传入参数：{}
2026-03-01 15:52:01,860 - Agent - INFO - middleware.py:23 - [tool minitor]工具get_current_month调用成功
2026-03-01 15:52:02,290 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有5条消息
2026-03-01 15:52:02,290 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]ToolMessage | 消息内容：2025-07
2026-03-01 15:52:10,291 - Agent - INFO - middleware.py:18 - [tool monitor]执行工具：fill_context_for_report
2026-03-01 15:52:10,294 - Agent - INFO - middleware.py:19 - [tool monitor]传入参数：{}
2026-03-01 15:52:10,296 - Agent - INFO - middleware.py:23 - [tool minitor]工具fill_context_for_report调用成功
2026-03-01 15:52:11,742 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有7条消息
2026-03-01 15:52:11,742 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]ToolMessage | 消息内容：fill_context_for_report已调用
2026-03-01 15:52:16,550 - Agent - INFO - middleware.py:18 - [tool monitor]执行工具：fetch_external_data
2026-03-01 15:52:16,550 - Agent - INFO - middleware.py:19 - [tool monitor]传入参数：{'user_id': '1002', 'month': '2025-07'}
2026-03-01 15:52:16,552 - Agent - INFO - middleware.py:23 - [tool minitor]工具fetch_external_data调用成功
2026-03-01 15:52:22,752 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有9条消息
2026-03-01 15:52:22,752 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]ToolMessage | 消息内容：{"特征": "70㎡公寓 | 情侣 | 瓷砖", "效率": "覆盖率:87%\\n避障失败:3次/周（电线+拖鞋）", "耗材": "边刷磨损:中度+\\n尘盒清理:每2天", "对比": "拖地功能使用率低于同类33%"}
2026-03-01 15:52:28,362 - Agent - INFO - middleware.py:18 - [tool monitor]执行工具：rag_summarize
2026-03-01 15:52:28,363 - Agent - INFO - middleware.py:19 - [tool monitor]传入参数：{'query': '扫地机器人边刷磨损维护和更换周期'}
2026-03-01 15:52:28,980 - Agent - INFO - rag_service.py:33 - [rag_summarize]: 召回了3条参考资料
2026-03-01 15:52:34,082 - Agent - INFO - middleware.py:23 - [tool minitor]工具rag_summarize调用成功
2026-03-01 15:52:39,482 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有11条消息
2026-03-01 15:52:39,483 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]ToolMessage | 消息内容：边刷磨损至刷毛长度小于1cm时应立即更换，以避免影响边角清扫效果；磨损会导致边角清扫不彻底，更换时只需拆卸机身底部边刷卡扣，安装新边刷并按压卡紧即可。在宠物家庭等特殊使用环境下，耗材更换周期需缩短。
2026-03-01 15:52:45,187 - Agent - INFO - middleware.py:18 - [tool monitor]执行工具：rag_summarize
2026-03-01 15:52:45,187 - Agent - INFO - middleware.py:19 - [tool monitor]传入参数：{'query': '扫地机器人避障失败常见原因和解决方案'}
2026-03-01 15:52:45,595 - Agent - INFO - rag_service.py:33 - [rag_summarize]: 召回了3条参考资料
2026-03-01 15:52:48,668 - Agent - INFO - middleware.py:23 - [tool minitor]工具rag_summarize调用成功
2026-03-01 15:52:54,679 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有13条消息
2026-03-01 15:52:54,679 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]ToolMessage | 消息内容：扫地机器人避障失败的常见原因包括避障摄像头或传感器被灰尘、水渍遮挡，防撞条卡顿，以及未开启高级避障模式。解决方案为：用干布擦拭避障组件，轻按防撞条确认回弹正常，清理周围障碍物，并在APP中开启“高级避障模式”后重新建图。
2026-03-01 15:52:58,313 - Agent - INFO - middleware.py:18 - [tool monitor]执行工具：rag_summarize
2026-03-01 15:52:58,314 - Agent - INFO - middleware.py:19 - [tool monitor]传入参数：{'query': '扫地机器人拖地功能使用频率和技巧'}
2026-03-01 15:52:58,705 - Agent - INFO - rag_service.py:33 - [rag_summarize]: 召回了3条参考资料
2026-03-01 15:53:04,329 - Agent - INFO - middleware.py:23 - [tool minitor]工具rag_summarize调用成功
2026-03-01 15:53:13,569 - Agent - INFO - middleware.py:39 - [log_before_model]即将调用模型，带有15条消息
2026-03-01 15:53:13,572 - Agent - DEBUG - middleware.py:40 - [log_before_model]ToolMessage | 消息内容：拖地功能使用频率和技巧因环境而异：北方干燥多灰环境建议每日扫地、拖地时调至中档出水量；厨房重油污区域拖地后需立即清洗拖布和水箱，每周除垢；卫生间仅扫地不拖地，避免接触积水；水泥地或老旧地砖应减少拖地频次以防灰尘结块；宠物家庭每次使用后需全面清理拖布等部件，耗材更换周期缩短50%；床底、沙发底等区域可在APP中设置“深度拖扫”以增强效果。

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@ -0,0 +1,36 @@
# LangChain + RAG + Agent 智能客服系统依赖
# LangChain 核心包
langchain>=0.3.0
langchain-core>=0.3.0
langchain-community>=0.3.0
langchain-chroma>=0.1.0
langchain-text-splitters>=0.3.0
langgraph>=0.2.0
# Web 框架
streamlit
# 配置管理
pyyaml
python-dotenv
# 数据处理
pandas
# 向量数据库
chromadb
# 文档处理
pypdf
# 阿里云服务
dashscope
# 其他工具
requests
# 开发工具
black
flake8
pytest