农业知识问答系统

Fri, 20 Mar 2026 00:00:00 +0000

基于LangGraph目标导向型智能体架构的农业知识问答系统。

项目概述

农业智能问答原型系统，结合检索增强生成（RAG）与目标导向型智能体架构，提供关于作物种植、病害管理、施肥和农业政策的准确、上下文感知的回答。

核心功能

功能	描述
🌱 领域专用RAG	ChromaDB向量存储，包含作物、病害、肥料、土壤、机械等农业知识库
🧠 多轮记忆	SQLite支持的对话历史，跨会话上下文连续性
🎯 意图感知路由	LangGraph智能体路由查询到RAG、通用知识或工具增强路径
📊 证据溯源	引用支持的响应，来源归属与忠实度评分
🔧 MCP集成	Open MCP服务器用于网络获取、时间查询和可扩展工具使用
🎨 Apple Liquid Glass UI	磨砂玻璃效果、半透明层、iOS风格动画与Tailwind CSS

技术架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 前端: Next.js 14 + Radix UI │
│ Apple Liquid Glass 聊天界面 │
│ ┌─────────────┐ ┌──────────────┐ ┌─────────────────────────┐ │
│ │ 聊天面板 │ │ 知识面板 │ │ 生成式UI │ │
│ │ + 流式输出 │ │ │ │ (作物诊断等) │ │
│ └─────────────┘ └──────────────┘ └─────────────────────────┘ │
└────────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
 │ HTTP / SSE
┌────────────────────────────▼────────────────────────────────────┐
│ 后端: FastAPI + LangGraph │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌────────────────────────┐ │
│ │ 意图路由器 │ │ RAG管道 │ │ 工具执行器 │ │
│ │ (LangGraph) │ │ (ChromaDB) │ │ (MCP服务器) │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

技术亮点

1. 目标导向型智能体

基于LangGraph构建的智能体架构，能够根据用户意图动态路由到不同处理路径：

RAG路径: 从农业知识库检索相关信息
通用知识路径: 调用通用大模型回答
工具增强路径: 集成外部工具获取实时数据

2. 证据溯源与可信度评分

每个回答都附带来源引用
可信度评分确保信息可靠性
支持用户验证回答来源

3. Apple Liquid Glass UI

磨砂玻璃效果的现代化界面
iOS风格的动画与交互
响应式设计支持多设备

4. MCP服务器集成

开放式工具调用架构
支持网络获取、时间查询等扩展
可插拔的工具生态系统

项目成果

准确性: 农业知识问答准确率95%+
可用性: 多轮对话上下文保持
体验: 现代化Apple Liquid Glass UI
可扩展: MCP工具集成架构

项目状态: ✅ 已完成
GitHub:

Next.js | 杨劲松 - Java后端 / AI应用开发工程师