基于本机知识库 + 豆包（火山引擎）+ MCP的落地方案
一、总体架构
- 推理模型：使用豆包（火山引擎方舟）大模型，通过
chat/completions接口调用（兼容 OpenAI 风格）。 - 向量库：本地部署 Qdrant 或 Chroma，向量化模型用 Doubao-embedding 系列。
- 检索层：采用混合检索（向量召回 + 关键词 BM25/Elastic），再用豆包做轻量重排。
- MCP 工具层：将「知识库检索/写入」「文件系统」「外部搜索」封装为 MCP Server 工具，对外暴露标准接口。
- Agent 逻辑：基于 RAG 流程（检索→压缩→生成→校对→引用），通过 MCP 工具调用统一调度。
- 安全：密钥管理、最小权限、身份集中治理，避免凭证碎片化。
二、实施步骤
1. 接入豆包 API
- 在火山方舟控制台生成 API Key，配置接入点。
- 对话接口：
POST https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/chat/completions - 向量化接口：
POST https://a