LangGraph Multi-Agent RAG

基于 LangGraph 的多智能体复杂问答与检索优化系统（开发中）。

该项目从官方 retrieval-agent-template 演进，目标是构建一个具备问题理解、查询重写、检索优化、证据校验与多轮推理能力的 Agent 系统。

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🚀 Current Progress

• 项目初始化（基于 LangGraph retrieval template）
• Git 仓库搭建 & DEV_LOG 建立
• 替换检索后端为 FAISS（本地向量库）
• 增加 Question Router（问题分类）
• 增加 Query Rewrite（复杂问题拆分）
• 检索优化（基于 rewrite query）
• 增加 Evidence Checker（证据校验）
• 增加 Retry / Fallback 机制
• 多智能体架构重构（Planner / Retriever / Critic）

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🧠 Project Overview

当前系统基于 LangGraph 构建流程化 Agent：

User Query
→ Retrieval
→ Answer Generation

后续将逐步演进为：

User Query
→ Planner Agent（问题理解 / 路由）
→ Query Rewrite
→ Retriever Agent
→ Synthesizer Agent
→ Critic Agent（校验 & 重试）

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🧩 Tech Stack

• LangGraph
• LangChain
• Python
• OpenAI API（当前）
• FAISS（计划替换本地向量库）

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📂 Project Structure

src/
  retrieval_graph/
    graph.py          # Agent 流程定义
    state.py          # 状态管理
    retrieval.py      # 检索逻辑（待改造）
    configuration.py  # 配置
    prompts.py        # Prompt 定义