企业内部的制度、产品、实施和运维资料通常分散在文档、知识库及业务系统中,员工检索成本高,普通关键词搜索也难以给出带出处、可追溯的答案。本作品面向企业知识查询与任务协同场景,设计知识检索、来源引用、工具调用和执行审计的一体化 Agent 原型,帮助使用者先找到可靠依据,再在权限范围内触发查询或流程操作。当前内容使用虚构资料和演示数据,不对应任何真实客户环境。
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企业内部的制度、产品、实施和运维资料通常分散在文档、知识库及业务系统中,员工检索成本高,普通关键词搜索也难以给出带出处、可追溯的答案。本作品面向企业知识查询与任务协同场景,设计知识检索、来源引用、工具调用和执行审计的一体化 Agent 原型,帮助使用者先找到可靠依据,再在权限范围内触发查询或流程操作。当前内容使用虚构资料和演示数据,不对应任何真实客户环境。
系统划分为知识库管理、智能问答、Agent 编排、工具中心、会话追踪和权限审计六个模块。知识库支持文档导入、切分、索引、混合召回和结果重排;问答结果展示引用来源,便于人工复核。Agent 可根据问题选择知识检索或受控工具,并记录每一步执行状态、输入输出和失败原因。敏感操作在真正执行前需要二次确认,同时通过角色权限、超时处理和审计日志降低误调用风险。
负责业务目标拆解、功能边界、信息架构、交互原型及技术方案设计。整体采用 Python 与 FastAPI 提供服务入口,通过 LangGraph 组织检索、判断、工具调用和结果汇总流程;知识侧采用 RAG 思路完成文档切分、向量召回、关键词召回和重排,并使用 PostgreSQL 保存文档元数据、会话及审计记录。工具层通过统一适配接口限制参数、权限和执行超时。当前作品展示的是个人可交付原型方案,未宣称已经在真实客户生产环境部署。



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