理解问题
接收用户输入,识别当前要解决的是知识问答、数据库查询,还是图表生成。
这是一套以 LangChain ReAct 智能体为核心的运维问答与执行系统, 通过 MCP 协议把知识库、数据库与统计图生成等工具接入到统一的执行链路中。
ReAct 是整套系统的核心大脑,负责理解用户问题、组织推理过程,并决定应该调用哪一个工具。
接收用户输入,识别当前要解决的是知识问答、数据库查询,还是图表生成。
根据问题类型推断要走的工具链路,而不是直接凭空生成答案。
把请求交给合适的 MCP 工具,并读取工具返回结果继续后续推理。
将工具结果整理为对用户可读的最终回答或图表链接。
按“管理入口 -> 工具添加”的顺序展示工具接入与配置入口。
当用户提出知识问答类问题时,系统会进入知识库工具链路,按“先找库、再检索、后生成”的方式作答。
负责理解用户意图、匹配关联视图,并生成合法且真实存在字段的 SQL 查询语句。
负责拿到通过校验的 SQL 后连接数据库执行,并把结果整理成用户可读格式。
系统把生成与执行拆开,目的是先做安全与真实性检查,再访问真实数据库。
数据库工具会结合历史对话判断用户是在查数据,还是在询问某个视图本身。
先基于视图提示词管理工具中的视图信息选出相关数据源,再由 SQL 检查工具校验生成结果。
当前这一步只关注把已通过校验的 SQL 交给执行工具去真实查库。
ReAct 负责理解、推理和调度,是整个系统的大脑。
MCP 让工具层可以独立接入、调整和维护,便于扩展。
知识库、数据库和统计图各自承担不同任务,但都由统一智能体编排。
网页 PPT 已按“核心架构在前、具体工具在后”的顺序组织,便于对外演示。