企业官网建设流程全解析

架设一个网站需要多少钱,如何免费申请网站,深圳网站seo外包公司哪家好,徐州网络推广服务针对成百上千个数据 API 接口的场景#xff0c;单纯依靠 LLM 的上下文#xff08;Context Window#xff09;硬塞是行不通的。目前业界公认的主流方案是 “RAG for Tools”#xff08;基于检索的工具增强生成#xff09;。 其核心思想是#xff1a;“先检索#xff0c;再…针对成百上千个数据 API 接口的场景单纯依靠 LLM 的上下文Context Window硬塞是行不通的。目前业界公认的主流方案是“RAG for Tools”基于检索的工具增强生成。其核心思想是“先检索再调用”。只在运行时动态地将最相关的 3-5 个 API 挂载给 LLM从而保证准确率并节省 Token。以下是一个完整的、可落地的技术方案包含架构设计、核心代码实现和优化策略。一、 整体架构设计我们将系统分为两个阶段离线准备阶段和在线运行阶段。graph TD subgraph 1. 离线准备 (Indexing) Swagger[Swagger/OpenAPI 文档] -- Cleaner[文档清洗与解析] Cleaner --|生成| ToolDefs[标准工具定义 (JSON/Pydantic)] ToolDefs --|Embedding| VectorDB[(向量数据库\nMilvus/FAISS)] end subgraph 2. 在线运行 (Runtime) User[用户提问: 查下上月销售额] -- Router[意图识别/路由器] Router --|语义搜索| VectorDB VectorDB --|返回 Top-K| Candidates[候选 API 列表] Candidates --|动态挂载| Agent[LLM 智能体] User -- Agent Agent --|1. 决策调用| APICall[生成 API 请求参数] APICall --|2. HTTP 请求| Backend[数据中台/后端 API] Backend --|3. 返回 JSON| Agent Agent --|4. 数据分析与总结| FinalResponse[最终回答] end二、 核心实现步骤1. 技术栈推荐编排框架: LangChain (Python 版 v0.2/v0.3)大模型: GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet (Tool Calling 能力强), 或 Qwen-2.5-72B (私有化推荐)向量库: FAISS (轻量), Milvus (生产级)API 描述标准: OpenAPI (Swagger)2. 代码实现详解这里提供一个基于LangChain的核心实现 Demo。第一步定义 API 并建立索引 (Mock 数据)在真实场景中你需要写脚本遍历 Swagger JSON提取 path, description, parameters。fromlangchain_core.toolsimportStructuredToolfromlangchain_core.documentsimportDocumentfromlangchain_community.vectorstoresimportFAISSfromlangchain_openaiimportOpenAIEmbeddings,ChatOpenAIfromlangchain.agentsimportcreate_tool_calling_agent,AgentExecutorfromlangchain_core.promptsimportChatPromptTemplatefrompydanticimportBaseModel,Field# --- 1. 定义数据 API 的 Schema (模拟从 Swagger 解析而来) ---classSalesQuerySchema(BaseModel):start_date:strField(description开始日期, 格式 YYYY-MM-DD)end_date:strField(description结束日期, 格式 YYYY-MM-DD)defquery_sales_data(start_date:str,end_date:str):查询指定时间范围内的公司销售总额。# 模拟真实 HTTP 请求return{total_sales:100000,currency:CNY,period:f{start_date}to{end_date}}classUserInfoSchema(BaseModel):user_id:strField(description用户ID)defget_user_profile(user_id:str):根据 ID 获取用户的详细画像和等级信息。return{id:user_id,name:Alice,level:VIP}# 假设你有 1000 个这样的工具all_tools_map{query_sales_data:StructuredTool.from_function(funcquery_sales_data,namequery_sales_data,description查询指定时间范围内的公司销售总额,args_schemaSalesQuerySchema),get_user_profile:StructuredTool.from_function(funcget_user_profile,nameget_user_profile,description根据 ID 获取用户的详细画像和等级信息,args_schemaUserInfoSchema),# ... 更多工具 ...}# --- 2. 建立向量索引 (Indexing) ---# 将工具的功能描述向量化docs[]forname,toolinall_tools_map.items():docs.append(Document(page_contenttool.description,# 检索的关键描述必须准确metadata{tool_name:name}))embeddingsOpenAIEmbeddings()# 使用 FAISS 建立索引vector_storeFAISS.from_documents(docs,embeddings)retrievervector_store.as_retriever(search_kwargs{k:3})# 每次只找最相关的3个第二步构建“检索-执行”智能体这是运行时的逻辑用户提问 - 检索 - 动态组装 Agent。# --- 3. 运行时逻辑 ---defrun_data_agent(user_query:str):print(f--- 用户提问:{user_query}---)# 3.1 检索阶段找到相关工具retrieved_docsretriever.invoke(user_query)# 根据名字找回真实的工具对象selected_tools[all_tools_map[d.metadata[tool_name]]fordinretrieved_docs]print(fStep 1: 检索到的相关接口 -{[t.namefortinselected_tools]})ifnotselected_tools:return抱歉没有找到相关的数据接口。# 3.2 动态构建 AgentllmChatOpenAI(modelgpt-4o,temperature0)promptChatPromptTemplate.from_messages([(system,你是一个数据分析助手。当前时间是 2025-12-23。请根据用户的要求选择合适的工具获取数据。),(human,{input}),(placeholder,{agent_scratchpad}),])# 将检索到的 tools 绑定给 LLMagentcreate_tool_calling_agent(llm,selected_tools,prompt)agent_executorAgentExecutor(agentagent,toolsselected_tools,verboseTrue)# 3.3 执行与回答resultagent_executor.invoke({input:user_query})returnresult[output]# --- 测试 ---# 用户问模糊的时间LLM 需要结合 System Prompt 里的当前时间推算 API 参数responserun_data_agent(帮我查一下上个月的销售额)print(fFinal Answer:{response})三、 关键难点与解决方案在处理“成百上千”个接口时你会遇到准确率和性能问题以下是进阶优化方案1. 提高检索准确率 (The Precision Problem)如果只用简单的语义检索可能会出现查错接口的情况比如“查询订单”和“查询退单”描述很像。方案 A元数据过滤 (Metadata Filtering)在 Swagger 中提取tags(如Finance,HR,SupplyChain)。先用一个轻量级 LLM 判断用户意图属于哪个领域例如判断为Finance。并在向量检索时加上过滤条件filter{tag: Finance}。方案 B混合检索 (Hybrid Search)结合BM25 (关键词匹配)和Vector (语义匹配)。如果用户准确说出了接口名或特有的参数名如SKU_ID关键词匹配权重更高。2. 处理复杂参数 (The Parameter Problem)用户提问通常很模糊“查那个谁的订单”而 API 需要精准的 ID。方案多步推理 (ReAct)Agent 发现参数缺失时不要瞎填。可以在 Prompt 中设定“如果缺少参数如 user_id请先调用搜索接口search_user获取或者反问用户。”3. 降低 Token 消耗 (The Context Problem)Swagger 文档通常极其冗长。方案Schema 瘦身不要把完整的 Swagger JSON 喂给 LLM。编写脚本清洗 Swagger只保留description,parameters(name, type, required), 和return的简要描述。剔除 404/500 等错误码定义。4. 安全性控制 (Safety)方案只读原则对于数据问数场景建议严格过滤 GET 请求。对于 POST/DELETE 等修改操作必须在 Agent 执行前增加“人机确认 (Human-in-the-loop)”环节让用户点击“确认执行”。四、 推荐的数据流转图用户: 上个月北京地区的空调销售额是多少 | v [意图分析] - 提取关键词: 销售额, 上个月, 北京, 空调 | [向量检索] - 在 1000 个 API 中找到 Top 3: 1. get_sales_summary(date_range, region, category) -- 命中 2. get_inventory(product_id) 3. get_weather(city) | [LLM 推理] - 选中 API 1 - 转换参数: date_range2025-11-01 to 2025-11-30 (根据当前时间推算) regionBeijing categoryAir Conditioner | [API 执行] - 调用后端接口 - 返回 JSON { amount: 500000 } | [LLM 生成] - 上个月11月北京地区空调销售额为 50 万元。总结要实现这个系统不要试图训练一个能记住所有 API 的模型。LangChain 向量数据库 动态工具挂载是目前最成熟、性价比最高的方案。