LangGraph + DeepSeek-R1 + 函数调用 + Agentic RAG（惊人的结果）
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原文英文，约3000词，阅读约需11分钟。
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内容提要
本文介绍了如何利用LangGraph和Deepseek-R1构建多智能体聊天机器人，结合函数调用和Agentic RAG技术，优化信息检索，克服传统RAG的局限性。文章详细阐述了数据处理、文档检索和回答生成的构建过程，展示了复杂任务的自动化实现。
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关键要点
- 本文介绍了如何利用LangGraph和Deepseek-R1构建多智能体聊天机器人。
- 结合函数调用和Agentic RAG技术，优化信息检索，克服传统RAG的局限性。
- 函数调用允许LLM根据对话内容自主选择和调用预定义函数。
- Agentic RAG通过使用代理来改善传统RAG的问题，允许思维循环。
- 使用RecursiveCharacterTextSplitter将文本分割成较小的块，并将其转换为文档。
- 创建了一个检索工具，用于从研究和开发数据库中获取相关文档。
- 设计了一个文本命令系统，以便DeepSeek-R1能够处理函数调用。
- 建立了一个工作流系统，将所有功能连接在一起，管理查询处理过程。
- 使用Streamlit创建用户界面，方便用户输入问题并查看结果。
- Agentic RAG和DeepSeek-R1函数调用推动了AI在实时决策和动态内容生成方面的创新。
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