在C#中使用Semantic Kernel实现基于RAG和MCP Agent的销售业务智能应答系统
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内容提要
本文介绍了一种基于RAG和MCP Agent的销售业务AI智能应答系统，利用Northwind数据库和C#实现。该系统允许管理层通过自然语言查询员工和客户信息，AI根据历史数据生成SQL查询并返回结果。案例代码开源，展示了AI技术在企业级系统中的应用。
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关键要点
- 本文介绍了一种基于RAG和MCP Agent的销售业务AI智能应答系统。
- 该系统使用Northwind数据库和C#实现，允许管理层通过自然语言查询员工和客户信息。
- AI根据历史数据生成SQL查询并返回结果，案例代码开源。
- Northwind数据库是一个古老的示例数据库，包含虚构公司的销售数据。
- 系统的目标是实现一个智能AI平台，支持自然语言查询和回答。
- 基本架构包括大语言模型理解数据库结构和使用SQL查询数据库。
- 使用检索增强生成（RAG）技术帮助大语言模型掌握数据库知识。
- MCP（模型上下文协议）用于架设后端服务，执行SQL查询。
- 知识库的内容组织形式对于减少大语言模型幻觉现象至关重要。
- 问答流程包括用户输入问题、计算向量、搜索相关文档和生成提示词。
- 技术选型考虑业务需求和现有项目的技术栈，案例基于.NET技术。
- 使用容器化微服务技术进行部署，前端使用Blazor WebAssembly和Ant Design Blazor组件库。
- 实现细节包括知识库文档向量化和MCP Server的实现。
- 前端实现逐字输出效果，提升用户体验。
- 代码库地址为：https://gitee.com/daxnet/nw-smart-store。
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