wagami-rag-en

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wagami-rag-en 是一个用于餐厅菜单的智能体式检索增强生成聊天机器人。顾客询问菜品、价格、每份营养成分和过敏原，得到的回答完全基于精心整理的知识库，而不是语言模型自身的知识。该系统仅支持英语，包括一个 FastAPI 服务、一个 LangGraph 智能体、一个面向顾客的聊天页面、一个与同一智能体对话的 Telegram 机器人，以及把知识库加载到 Weaviate Cloud 的工具。顾客会问诸如“哪款纯素拉面热量最低？”或“炸猪排咖喱含麸质吗？”之类的问题。智能体把问题转化为对 Weaviate Cloud 集合的混合（向量加关键词）搜索，对命中结果重排，再由 LLM 仅依据这些行撰写答案。答案中涉及的每道菜都以带照片的卡片展示，且只展示这些菜——绝不会留下之前回答中的卡片。当知识库中没有答案时，智能体会如实说明，而不是编造。并非每条消息都需要搜索。一次 LLM 调用会读取消息并决定如何处理：问候和无关话题得到固定回复，菜单浏览请求直接从语料中列出分组、类别或菜品，而关于菜品、食材、价格、过敏或带筛选条件的问题，则经过混合搜索、重排和有依据的回答。同一个智能体在两个界面上作答：网页聊天页面和 Telegram 机器人。两者运行相同的聊天轮次，受相同的 token 预算、对话长度和并发上限约束。