#本地GenAI产品支持助理（RAG+MCP）
高性能、\*\*100%免费\*\*的本地命令行界面（CLI）助手。它使用\*\*检索增强生成（RAG）\*\*来回答产品问题，并模拟\*\*模型上下文协议（MCP）\*\*行为来访问实时工具。
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##概述
该项目通过构建一个代理来满足任务要求，该代理：
1.\*\*RAG:\*\*从 data/ 用于回答特定政策/产品问题的文件夹。
2.\*\*MCP工具：\*\*集成自定义Python工具(get\_current\_time)以回答实时查询。
3.\*\*优化：\*\*在本地使用\*\*Ollama（Llama 3.2）\*\*和\*\*ChromaDB\*\*，实现零成本和数据隐私。
4.\*\*界面：\*\*一个强大的CLI，清楚地指示何时使用工具，何时阅读文档。
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##先决条件和设置
1.安装Ollama（人工智能引擎）
这个项目完全在你的机器上运行。您不需要OpenAI API密钥。
1.下载并安装\*\*\Olama\\*\*.
2.打开终端/命令提示符，运行以下两个命令下载模型：
\\\`bash
Ollama Pull Callama 3.2
olama pull nomic嵌入文本
\\\`
2.项目设置
1.确保安装了Python（3.10或3.11）。
2.安装所需的依赖项：
\\\`bash
pip安装-r要求.txt
\\\`
3.数据设置
确保文件夹名为 data/ 存在于根目录中，并包含您的markdown文档（例如。， product\_faqs.md, support\_policy.md).
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##如何跑步
1.打开终端。
2.运行CLI脚本：
\\\`bash
python cli.py
\\\`
3.等待 === SYSTEM READY === 消息。
4.在提示处键入您的问题 You:.
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##设计细节
1.RAG架构（检索增强生成）
\*\*\*矢量数据库：\*\*\*\*ChromaDB\*\*（本地）。它将文档存储为数学向量。
\*\*\*嵌入：\*\*\*\*名义嵌入文本\*\*。一个轻量级、高性能的模型，针对检索任务进行了优化。
\*\*\*分块：\*\*用途 RecursiveCharacterTextSplitter （大小：1000，重叠：200），以确保在段落分隔中保留上下文。
\*\*\*检索：\*\*系统根据用户的查询提取前3个最相关的块。
2.MCP工具集成（模型上下文协议）
虽然标准MCP需要客户端-主机架构，但此实现模拟了MCP所必需的核心\*\*路由器逻辑\*\*：
\*\*\*工具定义：\*\*特定功能 get\_current\_time 使用类型提示和文档字符串定义。
\*\*\*路由逻辑：\*\*代理分析用户意图（分类步骤），以决定是否需要：
\*\*\*搜索_DOCS：\*\*（RAG工具）
\*\*\*GET_TIME:\*\*（时间工具）
\*\*\*聊天：\*\*（纯LLM）
\*\*\*反馈：\*\*CLI明确打印 \[Tool Used: Checking Time] 或 \[Tool Used: Reading Manual] 以展示其内在逻辑。
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##要测试的示例查询
使用这些查询来验证可交付成果：
|测试用例|查询|预期行为|
| :--- | :--- | :--- |
|\*\*Pure RAG\*\*|“退货政策是什么？”|从中检索信息 data/support\_policy.md.显示 \[Tool Used: Reading Manual]. |
|\*\*纯工具\*\*|“德里当前时间，1美元的印度卢比价格是多少？”|调用python函数。显示 \[Tool Used: Checking Time]. |
|\*\*路由\*\*|“你好”|无需使用任何工具即可自然回答。 |
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##限制和未来范围
\*\*\*环境变量：\*\*否 .env 文件或API键是必需的，因为模型在本地运行。
\*\*\*Windows编码：\*\*文档加载器已配置为 encoding='utf-8' 防止Windows charmap 错误。
\*\*\*硬件：\*\*速度取决于您的本地CPU/GPU。
\*\*\*未来范围：\*\*
\*将CLI迁移到Web UI（React或Streamlit）。
\*实现完整的MCP客户端-服务器架构，以允许远程工具连接。
\*添加“聊天历史”记忆以支持后续问题。
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