大家好，我是小锋老师，最近更新《2027版  基于LangChain的RAG企业内部知识库问答Agent系统 项目实战，利用AI Cursor Claude AI编程，1小时轻松搞定》专辑，感谢大家支持。

本课程主要结合AI编程 Cursor 实现一个 基于LangChain的RAG企业内部知识库问答Agent系统。讲解内容包括需求分析，新建后端Python项目以及前端Vue项目，利用Cursor AI编程实现Plan沟通项目方案，Agent生成项目，Agent修复bug和完善功能。

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 基于LangChain的RAG企业内部知识库问答Agent系统 项目实战，利用AI Cursor Claude AI编程，1小时轻松搞定

项目演示以及需求分析

开发一个基于LangChain的RAG企业内部知识库问答Agent系统 要求复杂度适中，适合入门学习用。 要求如下： 1，后端Python开发，使用Flask框架，对应目录server 2，前端使用Vue3，界面简洁大方，对应目录client 3，数据库是mysql8，项目数据库名是db_enterprise_qa，端口3308，生成建表sql语句，以及测试数据 4，用户密码需要md5加密，密码是123456 5，生成的代码要加中文备注，包括类和方法备注。 6，管理员系统后台home主页面带一点数据统计图表功能 7，使用的向量数据库是Chroma 8，分管理员和普通用户两个角色 9，LLM大模型使用Ollama的qwen3:4b，嵌入模型使用Ollama的qwen3-embedding:4b

新建后端Python项目

首先新建一个父项目EnterpriseQA

打开pycharm，新建flask项目，项目名是server：

先把一些必须用到的依赖库安装下：

pip install langchain langchain-community langchain-ollama langchain_chroma -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

新建前端Vue项目

nodejs版本24。

接下来创建前端vue项目，用vite构建：

进入命令行工具：输入 npm create vite@latest

指定项目名称client，选择Vue框架，指定语言JavaScript

这样我们前端项目就生成了：

利用Cursor AI编程 Plan沟通项目方案

开发一个基于LangChain的RAG企业内部知识库问答Agent系统 要求复杂度适中，适合入门学习用。 要求如下： 1，后端Python开发，使用Flask框架，对应目录server 2，前端使用Vue3，界面简洁大方，对应目录client 3，数据库是mysql8，项目数据库名是db_enterprise_qa，端口3308，生成建表sql语句，以及测试数据 4，用户密码需要md5加密，密码是123456 5，生成的代码要加中文备注，包括类和方法备注。 6，管理员系统后台home主页面带一点数据统计图表功能 7，使用的向量数据库是Chroma 8，分管理员和普通用户两个角色 9，LLM大模型使用Ollama的qwen3:8b，嵌入模型使用Ollama的qwen3-embedding:4b

首先打开cursor ，导入项目。

然后把需求贴到对话框里，模型选Opus4.6，模式选Plan。然后点提交。

大概几分钟后，Opus4.6大模型就给出你设计方案：

如果你有哪里不满意的话，可以继续 Plan沟通，知道方案你满意为止。

利用Cursor AI编程 Agent生成项目

我们点Build生成项目

大概等待20分钟左右，项目生成完成了。

我们把项目导入pycharm，尝试运行。

利用Cursor AI编程 Agent修复bug和完善功能

我们首先第一个问题，就是缺少一些知识库文件，我们 .txt, .pdf, .md, .docx 格式都需要几个。我们先尝试让AI给我们生成一些。

AI可以生成。

接下来，测试下功能。发现一个问题。一直提示，"请选择文件"

我们写提示词，让AI修复下：

AI找到问题所在，直接点击“build”修复：

继续测试，有报错了。“文档向量化失败：（status code:502）”

这种大概率就是请求ollama模型服务的报错，我们也让AI修复下：

这个文档上传功能修复后，我们把12个测试文档全部上传下：

接下来，就是测试智能回答了。又报错了，超时问题。

我们直接要求AI把请求超时时间改成1个小时。

修复后，就可以了