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Agentic RAG — 多智能体 GraphRAG 系统

基于 LangChain/LangGraph 构建的多智能体 RAG 问答系统，支持 FAQ、GraphRAG、Text2Cypher 等多种策略

PythonLangChainLangGraphRAGNeo4jDeepSeek
Source Code

Overview

  • 基于 Agentic RAG 架构的 Multi-Agent GraphRAG 系统
  • 使用 LangChain/LangGraph 框架，结合 ReAct 推理模式
  • 支持多种检索与问答策略

FAQ RAG

  • 传统 RAG 管道，支持知识库 FAQ 问答
  • 结合 GraphRAG 提升知识关联性

Map-Reduce 优化

  • 使用 LangGraph 的 Map-Reduce 模式并行处理
  • 响应时间从 4.8s 优化至 2.1s，提升 56%

结构化输出

  • 基于 Prompt-template + DeepSeek v3 的 Few-Shot Prompt 设计
  • JSON 格式输出，F1 从 0.82 提升至 0.93

Text2Cypher

  • 支持 100+ 条 Cypher 查询模板
  • 集成 EXPLAIN / LIMIT 1 优化策略
  • GraphRAG 混合检索

Fallback 机制

  • Cypher 查询失败率仅 0.8%
  • 自动降级到 FAQ 检索
  • 保障回答质量 88%

技术亮点

  • 多智能体协作（Multi-Agent）— 多个 Agent 分工处理不同任务
  • Plan-and-Execute — 先规划再执行的任务流程
  • MCP 协议集成 — 标准化工具调用接口