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LangChain 对话机器人项目需求文档

1. 产品概述

基于 LangChain 和 LangGraph 构建的智能对话机器人，支持意图识别和订单诊断功能，使用 Ollama 本地模型提供流式对话体验。

• 主要解决问题：提供智能客服对话和订单问题诊断功能，降低人工客服成本，提升用户体验。
• 目标用户：需要智能客服解决方案的企业和开发者，用于演示和学习 LangChain/LangGraph 技术栈。

2. 核心功能

2.1 用户角色

本项目为演示项目，不区分用户角色，所有用户均可直接使用所有功能。

2.2 功能模块

我们的对话机器人项目包含以下主要功能模块：

1. 简单对话机器人：基于 LangChain Chain 实现的基础对话功能，支持命令行交互。
2. 智能工作流：基于 LangGraph 实现的复杂对话流程，包含意图分析和分支处理。
3. 流式对话接口：提供 FastAPI 接口，支持实时流式输出对话内容。

2.3 页面详情

功能模块	子模块	功能描述
简单对话机器人	命令行交互	启动命令行程序，与用户进行基础对话，使用 Ollama 本地模型生成回复
智能工作流	意图分析	分析用户输入意图，判断是订单诊断还是自然对话需求
智能工作流	订单诊断流程	输出思考过程，展示订单信息 JSON，提供诊断结果和工具调用演示
智能工作流	自然对话流程	处理日常对话需求，提供自然语言交互体验
流式对话接口	FastAPI 接口	提供 HTTP 接口，支持流式输出，集成 LangGraph 工作流
监控配置	LangSmith 集成	配置 LangSmith 用于监控和调试对话流程

3. 核心流程

用户操作流程

1. 命令行对话流程：用户启动命令行程序 → 输入消息 → 系统调用 Ollama 模型 → 返回回复
2. API 对话流程：用户调用 API 接口 → 系统进行意图分析 → 根据意图选择对应流程 → 流式返回结果
3. 订单诊断流程：用户输入订单相关问题 → 意图识别为订单诊断 → 输出思考过程 → 展示订单信息 → 提供诊断结果
4. 自然对话流程：用户输入日常对话 → 意图识别为自然对话 → 调用对话模型 → 返回自然回复

graph TD
    A[用户输入] --> B[意图分析]
    B --> C{意图类型}
    C -->|订单诊断| D[订单诊断流程]
    C -->|自然对话| E[自然对话流程]
    D --> F[输出思考过程]
    F --> G[展示订单信息JSON]
    G --> H[输出诊断结果]
    E --> I[调用对话模型]
    I --> J[生成自然回复]
    H --> K[流式输出结果]
    J --> K

4. 用户界面设计

4.1 设计风格

• 主色调：终端绿色 (#00FF00) 和白色 (#FFFFFF)
• 交互风格：命令行风格，简洁明了
• 字体：等宽字体，便于阅读代码和日志
• 布局风格：垂直布局，流式输出
• 图标风格：使用 ASCII 字符和简单符号

4.2 界面设计概览

界面类型	模块名称	UI 元素
命令行界面	对话交互	提示符、用户输入区、模型回复区，使用不同颜色区分用户和机器人消息
API 响应	流式输出	JSON 格式的流式数据，包含消息类型、内容、时间戳等字段
日志界面	调试信息	结构化日志输出，包含意图分析结果、模型调用信息、执行时间等

4.3 响应性

本项目主要面向开发者和演示场景，采用命令行和 API 接口形式，无需考虑传统意义上的响应式设计。重点关注：

• 流式输出的实时性和稳定性
• 命令行界面的跨平台兼容性
• API 接口的高并发处理能力