项目整体架构

1、模型：项目集成Deep Seek V3的在线API接口以及通过ollama启动的开源模型，只要是ollama支持的模型都可以接入。

2、AI Agent开发框架：采用LangGraph构建Multi-Agent架构并且结合Langchain的组件化设计接入模型的集成功能。

3、用户意图识别：通过Langchain的PromptTemplate+Chain组件，接入LangGraph的图结构，实现用户的意图识别功能。

4、本地知识库构建：通过 Microsoft GraphRAG 组件，实现本地知识库的索引和查询，并作为子图接入到 LangGraph 的图结构。

5、Neo4j图数据库检索：预构建规则库，大模型根据用户意图自动生成Cypher语句，实现结构化知识库的检索，作为Langgraph的子图接入到图结构中。

6、多工具集成：通过LangChain的Tool组件，采用LangGraph图结构的Map-Reduce分支，实现多工具并行调用，并更具任务分解后的子任务进行结果汇总和处理。

7、FastAPI接口服务：通过FastAPI框架，对编译后的LangGraph图结构进行接口封装，提供和外部系统对接的标准化RestFul API接口服务。

总结一下：这个项目的核心采用的底层是LangGraph+Microsoft GraphRAG。

下一篇写写做本地私有化部署的过程。