本文介绍了一种基于LangChain框架构建的知识问答助手，该助手融合了RAG（检索增强生成）技术和Agent智能体，能够处理用户提出的问题，并通过MCP（能力调度平台）协调RAG模块、工具调用和LLM生成回答。文章提供了详细的代码实操模板，指导读者如何安装环境、预处理文档、构建向量库、定义Agent工具，并最终运行问答助手。此外，文章还给出了进阶建议和快速部署方式，帮助读者深入理解和应用该技术。

🧭 系统架构展示了问答助手的工作流程，用户输入问题后，Agent识别任务类型并规划调用链，MCP负责调度检索能力、数据处理能力和外部API/插件调用。RAG模块进行文本向量化，检索相关内容，LLM生成回答，最终返回给用户。

🧰 代码实操模板详细介绍了构建知识问答助手的步骤，包括安装所需库、读取文档、文本分段、向量化、构建向量库，以及定义Agent工具。通过LangChain和FAISS，可以轻松实现知识库问答功能，并支持工具调用。

🖼️ 架构组合说明阐述了各个模块的功能，Agent负责识别任务目标，MCP分发任务，RAG模块进行知识检索，LLM生成回答，用户只需输入自然语言即可获得完整回答。

🎁 进阶建议提供了增强问答助手性能的方案，包括结合SQL数据库、网页搜索、多模型选择和多轮记忆对话等。这些建议有助于提升问答助手的准确性、全面性和交互性。

🚀 快速部署方式提供了本地运行、网页端部署和Docker部署等多种部署方案，方便用户快速搭建和应用知识问答助手。这些方案有助于扩大应用范围，并满足不同用户的需求。

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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 PyPDFLoaderfrom langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitterfrom langchain.embeddings import OpenAIEmbeddingsfrom 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, Toolfrom langchain.chat_models import ChatOpenAIfrom 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 Agentagent_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 / RenderDocker：可打包为容器部署在私有云或内网