构建一个文档助手Agent：提升知识管理效率的实践

在上一篇文章中,我们讨论了如何构建一个数据分析Agent。今天,我想分享另一个实际项目:如何构建一个文档助手Agent。这个项目源于我们一个技术团队的真实需求 - 提升文档管理效率,加强知识沉淀。

从团队痛点说起

记得和技术团队讨论时的场景：

小王：我们的文档太分散了,找起来很费劲
小李：是啊,而且很多文档都过时了,不知道该信哪个
我：主要是哪些类型的文档？
小王：技术方案、API文档、使用手册这些
我：这些场景很适合用AI Agent来管理

经过需求分析,我们确定了几个核心功能：

1. 智能文档检索
2. 自动文档更新
3. 知识图谱构建
4. 问答系统集成

技术方案设计

首先是整体架构：

from typing import List, Dict, Any, Optional
from enum import Enum
from pydantic import BaseModel
import asyncio

class DocumentTask(Enum):
    SEARCH = "search"
    UPDATE = "update"
    KNOWLEDGE = "knowledge"
    QA = "qa"

class DocumentContext(BaseModel):
    query: str
    doc_type: str
    language: str
    user_role: str
    history: List[Dict[str, str]]

class DocumentAssistant:
    def __init__(
        self,
        config: Dict[str, Any]
    ):
        # 1. 初始化文档模型
        self.doc_model = DocumentLLM(
            model="gpt-4",
            temperature=0.3,
            context_length=8000
        )

        # 2. 初始化知识库
        self.knowledge_base = VectorStore(
            embeddings=TextEmbeddings(),
            collection="doc_knowledge"
        )

        # 3. 初始化工具集
        self.tools = {
            "indexer": DocumentIndexer(),
            "updater": DocumentUpdater(),
            "grapher": KnowledgeGrapher(),
            "qa": QASystem()
        }

    async def process_request(
        self,
        context: DocumentContext
    ) -> Dict[str, Any]:
        # 1. 理解用户意图
        intent = await self._understand_intent(
            context
        )

        # 2. 准备相关知识
        knowledge = await self._prepare_knowledge(
            intent,
            context
        )

        # 3. 生成处理方案
        plan = await self._generate_plan(
            intent,
            knowledge
        )

        # 4. 执行任务
        result = await self._execute_task(
            plan,
            context
        )

        return result

    async def _understand_intent(
        self,
        context: DocumentContext
    ) -> Dict[str, Any]:
        # 1. 分析查询意图