Langchain实现基于知识库的数据分析

我有一个简单的知识库文件，如下

# 资源异常排查与处理手册

=== CPU异常场景 ===

1. 低负载（<10%）
   - 现象：CPU长期低于10%
   - 原因：Service未绑定Pod标签，流量未分发
   - 处理：检查Service的selector配置，确保匹配Pod标签

2. 零负载（0%）
   - 现象：CPU持续0%
   - 原因：服务未开放网络策略，无请求接入
   - 处理：配置NetworkPolicy或Ingress规则开放访问

3. 高负载（82%）
   - 现象：CPU达82%
   - 原因：异常进程abnormal_process_nameA占用资源
   - 处理命令：
     kill $(pgrep abnormal_process_nameA)

=== 内存异常场景 ===

1. 低占用（22%）
   - 现象：内存占用22%
   - 原因：依赖的后端服务未启动
   - 处理：启动关联服务并验证依赖项

2. 高占用（90%）
   - 现象：内存持续上升至90%
   - 原因：Java进程内存泄漏
   - 处理：
     [临时方案] 重启进程
     [根治方案] 通过Heap Dump分析泄漏点，修复后重新发布

=== 磁盘异常场景 ===

1. 高占用（86%）
   - 现象：磁盘占用86%
   - 原因：/var目录堆积无用日志
   - 处理命令：
     rm /var/log/unnecessary_*.log
   - 预防：配置logrotate定期清理

 

我想基于大模型，让他帮我分析这组数据（ [data04] CALL:8 MALL:16 DALL:200 CUSE:0 MUSE:2 DUSE:100 ），给出一个基于知识库的答案。

当然，这组数据还对应一个数据标准，如下

CPU总量：CAll    内存总量：MALL   硬盘总量：DALL
CPU使用量：CUSE  内存使用量：MUSE  硬盘使用量：DUSE
CPU标准：CUSE < CALL && (CUSE/CALL)*100 < 80  && (CUSE/CALL)*100 > 20
内存标准：MUSE < MALL && (MUSE/MALL)*100 < 80  && (MUSE/MALL)*100 > 20
硬盘标准：DUSE < DALL && (DUSE/DALL)*100 < 80  && (DUSE/DALL)*100 > 20 

经过AI生成代码及逐步调试，实现过程主要分如下几步：

1、创建计算使用率的Chain，返回计算后的使用率数据

2、创建评估结果的Chain，根据使用率数据返回评估结果

3、创建知识库检索预处理Chain，将评估结果转换为适合知识库检索的查询语句并返回

4、创建知识库检索Chain，根据知识库检索的查询语句在知识库中找到最相关的解决方案

5、创建最终处理Chain，上述步骤中的“使用率数据”、“评估结果”、“解决方案”，一并作为问题输入给AI大模型，由AI大模型整理后输出报告

此之谓：LangChain 的 Chains