问题一：search_by_exact_query 函数如何执行精确匹配查询？
search_by_exact_query 函数如何执行精确匹配查询？
参考回答：
search_by_exact_query 函数首先加载问题和答案数据，然后接收用户查询作为输入。它直接在问题数据字典中查找精确匹配的问题，并返回对应的答案。这个函数假设用户查询与知识库中的问题完全匹配。
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问题二：search_by_fuzzy_query 函数执行模糊匹配查询的步骤是什么？
search_by_fuzzy_query 函数执行模糊匹配查询的步骤是什么？
参考回答：
search_by_fuzzy_query 函数执行模糊匹配查询的步骤包括：加载问题和答案数据，获取所有问题的嵌入向量并创建FAISS索引，将用户查询转换为嵌入向量，在FAISS索引中搜索最相似的问题，返回最相似问题的答案。这个函数使用文本嵌入和向量相似性搜索来找到与用户查询最相似的问题。
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问题三：在tools列表中，如何添加search_by_exact和search_by_fuzzy工具？
在tools列表中，如何添加search_by_exact和search_by_fuzzy工具？
参考回答：
在tools列表中，可以通过创建Tool实例来添加search_by_exact和search_by_fuzzy工具。每个实例指定工具的名称、函数和描述。例如，对于search_by_exact，可以创建一个Tool实例，将search_by_exact_query函数作为func参数，并提供适当的描述。类似地，可以为search_by_fuzzy创建一个Tool实例，使用search_by_fuzzy_query函数作为func参数。
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问题四：在 LangChain 中，智能代理如何处理 Observation-Thought-Action 模式？
在 LangChain 中，智能代理如何处理 Observation-Thought-Action 模式？
参考回答：
在 LangChain 中，智能代理通过 Observation-Thought-Action 模式处理任务。在 Observation 阶段，代理接收外部输入（如用户查询）。在 Thought 阶段，代理内部思考，确定下一步行动，这可能涉及运行工具、调用大型语言模型等。在 Action 阶段，代理执行确定的行动，如调用工具函数、生成响应等。这个过程循环进行，直到满足终止条件或完成任务。代理会自动提取工具所需的参数，形成行动并执行。
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问题五：智能体是什么？
智能体是什么？
参考回答：
一句话总结，Langchain 这个开发框架，是为了让我们更容易更低成本的构建大语言模型的智能应用，其中有自主行动能力，能够思考跟外部环境/工具交互的叫 Agent，智能体。
AI Agent 业界定义是具有环境感知、决策制定和行动执行能力的智能实体，并且能够通过独立思考和工具调用来逐步实现既定目标。随着大型语言模型（LLM）的出现，AI Agent 又被定义为基于 LLM 驱动的 Agent 实现对通用问题的自动化处理。当 AI Agent 被赋予一个目标时，它能独立地进行思考和行动，详细规划出完成任务所需的每一个步骤，并通过外部反馈与自我思考来创建解决问题的 prompt。例如，当要求 ChatGPT 购买咖啡时，它可能会回应“无法购买咖啡，因为它仅是一个文字型 AI 助手”。AI Agent 的关键特征包括自治性、知觉、反应能力、推理与决策能力、学习能力、通信能力以及目标导向性，这些特性使得智能体能成为真正释放 LLM 潜能的关键，它能为 LLM 核心提供强大的行动能力。
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