LangChain RAG&Agent实践：活动组件AI助手的实现

前言

介绍了如何利用 LangChain 开发 RAG（Retrieval-Augmented Generation）和 Agent 应用，并通过活动组件 AI 助手的实现案例，分析了 AIGC 在活动组件业务中的应用。

正文从这开始～～

概述

本文主要讲述采用 LangChain 开发 RAG 和 Agent 应用的思路，分析 AIGC 在组件活动业务中的应用案例。

背景

活动组件 AI 助手落地共经历了三个阶段：

• 快速落地：采用 Dify 平台，验证 AI 与业务结合的想法，快速实现第一版；
• 优化性能：采用 LangChain 开发具备 RAG 能力的第二版；
• 丰富功能：开发具备 Agent 能力的第三版；

活动组件 AI 助手效果展示

RAG 实践效果

根据用户需求，推荐合适的活动组件，提供贴合需求的参考方案，降低组件选择成本

Agent 实践效果

实现 Agent 的计划、拆解需求、反思、推理、执行工具的能力。实现 AI 根据用户需求自行选择工具解决问题的效果

查询符合需求的活动信息：最近一个月最火的 3 个 “x 游戏” 活动

查询使用过组件的活动列表：最近有哪些活动在使用这个组件 xxxx

由于篇幅问题，仅展示部分功能。

活动组件 AI 助手落地实现

LangChain RAG 实践 ：LCEL + 云原生数据仓库

LangChain Expression Language（LCEL）是一种声明式方法，可以轻松地将链组合在一起。LCEL 从设计之初就支持将原型投入生产，从最简单的 “prompt + LLM” 链到最复杂的链（我们已经看到有人在生产中成功运行了包含 100 多个步骤的 LCEL 链），无需修改代码。

再利用云原生数据仓库的向量检索能力，实现 RAG 检索服务。

RAG 核心流程：LLM 润色用户需求 -> 得到结构化数据进行知识库召回 -> 得到知识上下文，结合用户需求交给 LLM -> 得到推荐组件

1、数据转换细节：

1.1、自然语言 -> 结构化数据；

1.2、符合知识库数据结构，并具备可筛选的分类信息；

2、匹配知识库的细节：

2.1、知识库分类匹配；

2.2、召回 relevant_size 个 top k 结果；

2.3、召回数据根据 score 做二次筛选；

3、最终得到结构化业务数据：

4、业务系统解析结构化数据，向用户展现内容

LangChain Agent 实践

实现根据用户需求，自主规划任务和调用工具，查询所需的活动和组件数据。

核心流程：实现 Agent 的计划、拆解需求、反思、推理、执行工具的能力。实现 AI 根据用户需求自行选择工具解决问题的效果。

手撕 ReAct Agent：Agent run 核心流程：

通过以上流程实现了一个业务专属的 ReAct Agent。（LangChain 中也有自带的 Agent 能力，但是过于通用且简单，无法满足实际的复杂业务需求，因此我自己手撕了一个）

下面对比一下不同模型在实现 Agent 时的表现，理解能力较强的大模型比较适合实现复杂的 Agent。

打印了 ReAct Agent 规划过程：

[大模型 1] AI 反思过程。用户需求：最近一周访问量最高的 3 个 “x 游戏” 活动

第一轮思考：

第二轮思考：

大模型 1 总结：1. 耗时较长（50-70s）2. 准确性不够高，理解能力稍差（查询 pv 最少的 x 个活动，理解为按 pv 降序，应该是按 pv 升序）

[大模型 2] AI 反思过程。用户需求：最近一周访问量最高的 3 个 “x 游戏” 活动

大模型 2 总结：1. 性能高（10-20s）2. 准确性高，理解能力强；

对比不同大模型的规划过程可以看出 [大模型 2] 做了 tool_call 方面的微调，对调用工具的需求比较敏感，比较适合实现复杂 Agent 的需求。

最后把 RAG 和 Agent 的能力通过前置 AI 路由统一起来：实现 AI 服务统一入口。

总结

本文讲述了采用 LangChain 开发 RAG 和 Agent 应用的思路，分析 AIGC 在组件活动业务中的应用案例：活动组件 AI 助手。

• 在应用案例分析中，展示了活动组件智能 AI 助手的推荐组件能力及查询历史活动和组件数据的能力。
• 在落地过程中，分别讲述了 RAG 和 Agent 的核心实现思路。
• 最后，对比了不同大模型在实际 Agent 规划中的效果，以及活动组件 AI 助手的整体流程架构图。

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