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大型网站建设价格,安全文化建设示范企业,wap网站建设费用,个人公众号做电影网站吗1. 核心痛点与解决思路 问题#xff1a;当系统接入成百上千个 API#xff08;如 ERP、CRM、SaaS 接口#xff09;时#xff0c;直接将其全部塞入 LLM 的上下文#xff08;Context Window#xff09;会导致#xff1a; 上下文溢出#xff1a;超过 Token 限制。注意力分散…1. 核心痛点与解决思路问题当系统接入成百上千个 API如 ERP、CRM、SaaS 接口时直接将其全部塞入 LLM 的上下文Context Window会导致上下文溢出超过 Token 限制。注意力分散LLM 在海量选项中无法精准选择幻觉率急剧上升。成本高昂每次请求都携带数万 Token 的无用信息。解决方案采用RAG for Tools工具检索增强模式。离线阶段解析 API 文档建立向量索引。在线阶段根据用户意图检索 Top-N 相关 API - 动态绑定到 LLM - 执行多步推理。2. 整体架构设计graph TD subgraph 准备阶段 (Offline) Swagger[Swagger/OpenAPI 文档] -- Parser[自定义解析器 清洗] Parser --|生成 Pydantic Schema| Tools[结构化工具定义] Tools --|Embedding 描述信息| VectorDB[(向量数据库 / FAISS)] end subgraph 运行阶段 (Runtime) User[用户指令: 给 Alice 发红包] -- Retriever[检索层] VectorDB --|检索 Top-5 相关工具| SelectedTools[动态工具集] SelectedTools -- Binder[动态绑定层 (LLM.bind_tools)] Binder -- Agent[智能体执行循环 (Agent Loop)] Agent --|思考 1| Step1[调用 search_user API] Step1 --|返回 ID| Agent Agent --|思考 2| Step2[调用 send_bonus API] Step2 --|返回结果| Final[最终响应] end3. 关键实现步骤步骤一Swagger 解析与结构化 (The Parser)目标将冗余的 Swagger JSON 转换为 LLM 易懂、且具备严格类型检查的StructuredTool。核心动作Schema 瘦身只保留 Endpoint、Method、以及关键参数描述。剔除无用的 HTTP 状态码和复杂的嵌套 Response 定义。Pydantic 建模利用 Python 的pydantic库动态创建参数模型确保 LLM 传参符合类型规范如 Integer 不传 String。Enum 注入将枚举值明确写入描述防止 LLM 编造参数。步骤二工具向量化 (The Indexing)目标让系统能够根据自然语言理解 API 的功能。核心动作提取 API 的description功能描述作为向量化的文本内容。将tool_name和 Swagger 的tags分类存为 Metadata以便后续过滤。存入 FAISS、Pinecone 或 Milvus 等向量库。步骤三动态检索与绑定 (Retrieval Binding)目标在运行时Runtime动态构建 Prompt。逻辑流程User Query-Vector Search-Get Top-K Tools-LLM.bind_tools(Top-K)4. 核心代码实现 (Python LangChain v0.3)以下代码展示了从“解析”到“检索”再到“Agent执行”的完整闭环。importrequestsfromlangchain_core.toolsimportStructuredToolfromlangchain_core.documentsimportDocumentfromlangchain_community.vectorstoresimportFAISSfromlangchain_openaiimportOpenAIEmbeddings,ChatOpenAIfromlangchain.agentsimportAgentExecutor,create_tool_calling_agentfromlangchain_core.promptsimportChatPromptTemplatefrompydanticimportcreate_model# # 1. 模拟 Swagger 解析器 (解析 Pydantic 建模)# defgenerate_tools_from_meta(api_definitions):tools[]forapiinapi_definitions:# 动态创建参数模型 (关键保证精准度)param_modelcreate_model(f{api[name]}_args,**api[parameters])# 定义执行函数def_func(**kwargs):# 实际场景中这里是 requests.get/postreturnf调用{api[name]}成功参数:{kwargs}# 封装为 LangChain Tooltools.append(StructuredTool.from_function(func_func,nameapi[name],descriptionapi[description],# 向量检索的核心依据args_schemaparam_model))returntools# 模拟 API 定义 (实际应从 Swagger JSON 读取)mock_apis[{name:search_user,description:根据姓名查找用户ID和信息,parameters:{name:(str,...)}},{name:get_user_balance,description:查询用户的钱包余额,parameters:{user_id:(str,...)}},{name:send_bonus,description:给指定用户ID发放奖金,parameters:{user_id:(str,...),amount:(int,...)}},{name:get_weather,description:查询天气,parameters:{city:(str,...)}},# ... 假设这里还有 900 个其他 API ...]all_toolsgenerate_tools_from_meta(mock_apis)tool_map{t.name:tfortinall_tools}# 方便后续通过名字找回对象# # 2. 建立向量索引 (Indexing)# docs[Document(page_contentt.description,metadata{tool_name:t.name})fortinall_tools]embeddingsOpenAIEmbeddings()vector_storeFAISS.from_documents(docs,embeddings)retrievervector_store.as_retriever(search_kwargs{k:3})# 每次只取 Top 3# # 3. 运行时逻辑检索 Agent 执行# defrun_agent_with_retrieval(user_query):print(f--- 用户指令:{user_query}---)# 3.1 检索阶段retrieved_docsretriever.invoke(user_query)selected_tools[tool_map[d.metadata[tool_name]]fordinretrieved_docs]print(f [检索命中]:{[t.namefortinselected_tools]})# 3.2 绑定阶段llmChatOpenAI(modelgpt-4o,temperature0)# 3.3 构建 Agent (处理多步依赖)# ReAct / Tool Calling PromptpromptChatPromptTemplate.from_messages([(system,你是一个助手请使用提供的工具解决问题。如果需要你可以分多步执行。),(human,{input}),(placeholder,{agent_scratchpad}),# 记忆中间步骤 (如 Step1 查到的 ID)])agentcreate_tool_calling_agent(llm,selected_tools,prompt)agent_executorAgentExecutor(agentagent,toolsselected_tools,verboseTrue)# 3.4 执行agent_executor.invoke({input:user_query})# # 4. 测试用例# # 场景多步调用 (先查人再发钱)# 预期检索search_user, send_bonusrun_agent_with_retrieval(给 Alice 发 100 块钱奖金)5. 专家级优化建议 (Best Practices)为了在生产环境中达到 99% 的可用性建议实施以下策略A. 提升检索精准度混合检索 (Hybrid Search)结合关键词匹配BM25和向量检索。防止因专有名词如 API 里的特殊字段名被向量化模糊掉。元数据过滤 (Metadata Filtering)利用 Swagger 的Tags。先用一个轻量级 LLM 判断领域如 “这是财务相关的问题”然后在向量检索时加 Filterfilter{category: Finance}。B. 提升参数填充成功率Pydantic 校验回环当 LLM 传错参如类型错误时Python 端捕获ValidationError。不要直接崩溃而是将错误信息“Error: ‘amount’ must be an integer”作为 Observation 返回给 Agent。Agent 看到错误后会进行Self-Correction (自我修正)并重新发起调用。Schema 描述优化在description中给出 Example。例如“用于查询用户输入参数示例user_id‘u123’”。C. 处理上下文依赖对话历史注入检索工具时不要只用当前的 Query。如果用户上一句说了 “我是管理员”下一句说 “列出所有票据”检索器需要知道 “管理员” 这个上下文才能匹配到高权限 API。建议总结历史对话后再进行检索。