好的，我帮你把这个 RAG 方案整理成标准 Markdown 格式，并且把代码部分放进代码块，方便直接阅读和复制。

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RAG 系统方案设计

1. 方案概述

构建一个基于 Agentic RAG 的智能分析系统，实现：

• 多模态数据整合（文本、图片、PDF等）
• 动态外部数据更新（通过 MCP 调用爬虫获取 ESG 报告）
• 闭环性能优化（Ragas 评估反馈至 Agent 决策）
• 复杂问题推理（Agents 分解任务并调用工具链）

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2. 模块设计与技术选型

模块 1：Ragas 评估体系（准确性监控）

评估指标

from ragas import evaluate
from ragas.metrics import answer_relevancy, faithfulness, context_recall

# 输入问题、答案、上下文、人工标注答案
dataset = {
    "question": ["某公司2023年碳排放强度是多少？"],
    "answer": ["1.2吨/万元营收"], 
    "contexts": [["ESG报告第5页显示..."]],
    "ground_truth": ["1.15吨/万元营收"]
}

# 执行评估
score = evaluate(dataset, metrics=[answer_relevancy, faithfulness, context_recall])
print(score)  # 输出各维度评分

技术栈

• Ragas 开源框架
• 人工标注数据（仅需 10% 样本）
• 自动化测试问题生成（基于 LLM 生成对抗性问题）

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模块 2：MCP 工具调用（ESG 数据获取）

动态爬虫流程

class ESGScraper:
    def __init__(self):
        self.tools = {
            "web_scraper": ScrapyAPITool(),
            "api_loader": ESGDataAPI()
        }

    def fetch_reports(self, company: str):
        # 智能选择数据源
        if "上市公司" in company:
            return self.tools["api_loader"].get_financial_data(company)
        else:
            return self.tools["web_scraper"].crawl(f"https://esg.org/{company}")

技术栈

• Request / Xpath（网页爬虫）
• 公开 ESG 资源（如新浪财经）
• 数据清洗管道（去重、格式标准化）

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模块 3：Agents 智能体工作流（动态 RAG）

工作流逻辑

from langchain.agents import AgentExecutor, Tool

tools = [
    Tool(name="ESG检索", func=vector_db_search),
    Tool(name="公式计算", func=financial_calculator),
    Tool(name="数据爬取", func=ESGScraper().fetch_reports)
]

agent = AgentExecutor.from_agent_and_tools(
    agent=DynamicPlanningAgent(),  # 自定义动态规划智能体
    tools=tools,
    max_iterations=3
)

response = agent.run("范围一排放量?")

执行步骤：

1. 分解问题
2. 检索本地知识库
3. 触发爬虫补充数据
4. 调用计算工具验证
5. 生成最终报告

技术栈

• LangChain Agents
• 动态规划算法（基于 LLM 的 Chain-of-Thought）
• 知识库版本管理

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模块 4：OCR 多模态处理

图像处理流程

from paddleocr import PaddleOCR

ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True)

def extract_text(img_path):
    result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
    texts = [line[1][0] for line in result]
    return "\n".join(texts)

# 提取 PDF/图片中的 ESG 数据
esg_table_text = extract_text("carbon_emission.png")

技术栈

• PyMuPDF
• 图像预处理（去噪、增强）
• 表格结构化识别（使用豆包、qwen 模型进行图片识别）

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3. 系统流程（以 ESG 分析为例）

1. 用户提问

   分析腾讯 2023 年 ESG 报告中的范围一排放量

2. 工作流触发

   • Agents 分解任务：

     1. 检索本地知识库（无最新报告）
     2. MCP 调用爬虫获取 2023 年报告（PDF）
     3. OCR 提取 PDF 中的表格数据
     4. 计算范围一排放量

3. 数据整合

年度	范围一排放量
2023	2725373.5

4. Ragas 评估反馈

   • 检测到范围一碳排放量未引用上下文 → 优化 Agents 的引用机制

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4. 优化方向

性能优化

• 分布式爬虫（Scrapy-Redis）
• OCR 模型微调（针对行业文档）

评估自动化

• 利用 LLM 生成测试用例（如 GPT-4 生成对抗性问题）
• 监控异常指标自动触发重训练

安全增强

• 爬虫伦理审查（Robots 协议检测）
• 数据脱敏