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建购物的网站需要多少钱,云南省火电建设公司网站,谷歌sem和seo区别,沃噻网站建设流程文件agent_mcp/tools/rag_tools.py是本项目中的 RAG#xff08;检索增强生成#xff09;工具模块#xff0c;主要功能是提供一个自然语言查询接口#xff0c;让已认证的代理可以向项目RAG系统提问。它通过验证代理身份、接收查询文本#xff0c;调用核心RAG系统逻辑处理查…文件agent_mcp/tools/rag_tools.py是本项目中的 RAG检索增强生成工具模块主要功能是提供一个自然语言查询接口让已认证的代理可以向项目RAG系统提问。它通过验证代理身份、接收查询文本调用核心RAG系统逻辑处理查询并返回结果实现了基于项目索引文档、上下文和元数据的智能问答功能同时记录审计日志以确保操作可追溯。async def ask_project_rag_tool_impl(arguments: Dict[str, Any]) - List[mcp_types.TextContent]: agent_auth_token arguments.get(token) query_text arguments.get(query) requesting_agent_id get_agent_id(agent_auth_token) if not requesting_agent_id: return [mcp_types.TextContent(typetext, text未授权需要有效的代理令牌)] if not query_text or not isinstance(query_text, str): return [mcp_types.TextContent(typetext, text错误查询文本是必需的且必须是字符串。)] # 记录审计日志main.py:1578 log_audit(requesting_agent_id, ask_project_rag, {query: query_text}) logger.info(f代理 {requesting_agent_id} 正在向项目RAG提问{query_text[:100]}...) try: # 调用来自features/rag/query.py的核心RAG系统函数 # 该函数query_rag_system处理所有复杂的RAG逻辑 answer_text await query_rag_system(query_text) # query_rag_system已内部处理错误并返回字符串 return [mcp_types.TextContent(typetext, textanswer_text)] except Exception as e: # 此捕获块专门用于此tool_impl包装器中的意外错误 # 不包括query_rag_system内部的错误因为这些错误已由其内部处理 logger.error(f代理 {requesting_agent_id} 的ask_project_rag_tool_impl中发生意外错误{e}, exc_infoTrue) return [mcp_types.TextContent(typetext, textf处理您的RAG查询时发生意外错误{str(e)})] # --- 注册RAG工具 --- def register_rag_tools(): register_tool( nameask_project_rag, description询问有关项目的自然语言问题。系统使用RAG检索增强生成从索引文档、上下文和元数据中查找相关信息以合成答案。, input_schema{ type: object, properties: { token: {type: string, description: 发出查询的代理的认证令牌。}, query: {type: string, description: 要询问的有关项目的自然语言问题。} }, required: [token, query], additionalProperties: False }, implementationask_project_rag_tool_impl ) # 导入此模块时调用注册函数 register_rag_tools()