企业级智能知识助手（ReAct+ RAG
微信扫码沟通，客服可协助直接对接工程师；如当前档期不合，也可继续推荐相似案例作者。
案例介绍
项目简介
基于 ReAct 推理框架与 RAG 技术构建智能 Agent，支持知识问答、工具调用、多轮对话、联网搜索及任务规划，可应用于企业知识库、办公自动化及智能客服等场景。
项目亮点
基于 ReAct 实现 Think → Action → Observation 推理流程
集成 RAG，实现企业私有知识库精准问答
支持 Tool Calling，可调用数据库、搜索引擎、Python 工具等
支持多轮上下文记忆，提高连续对话体验
实现任务拆解与自动执行，提高复杂任务完成能力
支持 Prompt Engineering 与 Agent Workflow 优化
技术栈
Python
LangChain
LangGraph
OpenAI SDK
DeepSeek API
FastAPI
Redis
Chroma / Milvus
Docker
基于 ReAct 推理框架与 RAG 技术构建智能 Agent，支持知识问答、工具调用、多轮对话、联网搜索及任务规划，可应用于企业知识库、办公自动化及智能客服等场景。
项目亮点
基于 ReAct 实现 Think → Action → Observation 推理流程
集成 RAG，实现企业私有知识库精准问答
支持 Tool Calling，可调用数据库、搜索引擎、Python 工具等
支持多轮上下文记忆，提高连续对话体验
实现任务拆解与自动执行，提高复杂任务完成能力
支持 Prompt Engineering 与 Agent Workflow 优化
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基于 ReAct 推理框架与 RAG 技术构建智能 Agent，支持知识问答、工具调用、多轮对话、联网搜索及任务规划，可应用于企业知识库、办公自动化及智能客服等场景。
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基于 ReAct 实现 Think → Action → Observation 推理流程
集成 RAG，实现企业私有知识库精准问答
支持 Tool Calling，可调用数据库、搜索引擎、Python 工具等
支持多轮上下文记忆，提高连续对话体验
实现任务拆解与自动执行，提高复杂任务完成能力
支持 Prompt Engineering 与 Agent Workflow 优化
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