LangChain RAG&Agent 实践-活动组件 AI 助手的实现

摘要

活动组件AI助手落地共经历了三个阶段:

  • 快速落地:采用Dify平台,验证AI与业务结合的想法,快速实现第一版;
  • 优化性能:采用LangChain开发具备RAG能力的第二版;
  • 丰富功能:开发具备Agent能力的第三版;

在上一篇《AIGC在活动业务中的探索与应用》中,介绍了使用Dify平台快速落地活动组件AI助手的第一版,验证了AI与业务结合的可行性。接着我使用LangChain开发了第二版,简化第一版中Dify RAG的流程,提升推荐组件的性能。有了组件推荐能力后,我们继续丰富AI助手的功能,又有了新的想法:能否根据需求,查询历史活动,快速复用同类型组件?为此我们开发了具备Agent能力的第三版,实现根据用户需求,自主规划任务和调用工具,查询所需的活动和组件数据,并实现快速复用历史活动组件的功能。

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