LangGraph RAG Research Agent Template

LangGraph RAG Research Agent Template 简介

LangGraph RAG Research Agent Template 是一个帮助用户使用 LangGraph 开发 RAG（Retrieval-Augmented Generation）研究代理的启动项目。该项目在 LangGraph Studio 中进行开发，包含三个主要图表：

1. 索引图（Index Graph）：负责接收文档对象并进行索引。
2. 检索图（Retrieval Graph）：管理用户的聊天历史，并基于获取的文档进行响应。
3. 研究者子图（Researcher Subgraph）：作为检索图的一部分，负责根据用户查询生成研究计划并进行相关文档的检索。

这个模板的核心功能包括：

• 接收用户查询，分析查询内容并确定处理方式。
• 根据研究计划生成相关查询，并并行检索相关文档。
• 基于检索到的文档和对话上下文生成回答。

使用场景

LangGraph RAG Research Agent Template 适用于以下场景：

1. 学术研究：可以用来协助研究人员快速检索相关文献和资料，从而提高研究效率。
2. 教育平台：在在线学习或教育应用中，可以帮助学生获取相关课程信息或补充阅读材料。
3. 知识管理：企业内部知识库的建设和维护，帮助员工迅速找到所需的信息。
4. 客户支持：为客户提供更为精准和快速的支持，帮助其快速定位问题解决方案。
5. 内容创作：创作者在写作过程中可以利用该工具快速获取相关信息和灵感。

通过定制和扩展该模板，用户可以根据具体需求调整检索和响应模型，从而构建满足特定应用场景的 RAG 研究代理。