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wzjs 2025/8/23 23:29:12

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今天，我们将通过实战案例，学习如何利用开源工具搭建一个AI大模型底座，让智能体成为你的专属助理，帮助你高效完成工作任务。

一、链式调用黏合剂：Langchain

在搭建AI应用时，我们需要一个“调度中心”来连接大语言模型（LLM）和各种生态组件，例如计划组件、记忆组件和工具组件等。这个“调度中心”可以帮助我们实现复杂的互动，而链式调用是目前最主流的实现方式。通过链式调用，我们只需编写少量代码，就能让用户、LLM和组件之间进行高效的互动。

Langchain 是一个基于OpenAI的LLM的工具，它可以帮助我们快速搭建一个简易的ChatGPT应用。ChatGPT是一个基于大语言模型的应用程序，能够与人类进行多轮对话。以下是使用Langchain搭建ChatGPT的简单示例：

from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain# 初始化OpenAI模型
llm = OpenAI()# 定义提示词模板
prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["question"],template="Answer the following question: {question}"
)# 创建链式调用
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template)# 使用链式调用回答问题
question = "What is the capital of France?"
answer = chain.run(question)
print(answer)

通过上述代码，我们可以快速实现一个简单的问答系统。Langchain的核心价值在于它能够高效地连接LLM和各种组件，从而实现复杂的互动。

二、零代码快速搭建工具：Flowise

如果你不想编写代码，或者希望更快地搭建LLM应用平台，Flowise 是一个不错的选择。Flowise是一个零代码工具，可以帮助你在一分钟内搭建一个LLM应用平台。它提供了可视化的界面，让你可以通过拖拽组件来构建应用。

以下是使用Flowise搭建LLM应用平台的步骤：

安装Flowise 你可以通过以下命令安装Flowise：

npm install -g flowise

启动Flowise 启动Flowise后，你将看到一个可视化的界面：

flowise

构建应用在Flowise的界面中，你可以通过拖拽组件来构建应用。例如，你可以添加一个输入框、一个LLM组件和一个输出框，从而实现一个简单的问答系统。

三、领域知识库：自动问答机器人

在实际工作中，我们常常需要回答一些技术问题。为了提高效率，我们可以利用领域知识库来构建一个自动问答机器人。这个机器人的核心是将领域知识生成语义向量，并存入向量数据库。当用户提出问题时，机器人可以通过向量检索找到最相关的答案。

以下是构建自动问答机器人的步骤：

生成语义向量使用LLM将领域知识生成语义向量。例如，你可以将技术文档、FAQ等文本输入LLM，生成对应的向量。
存入向量数据库将生成的语义向量存入向量数据库。你可以使用Milvus等开源向量数据库来存储和检索向量。
实现问答功能当用户提出问题时，机器人可以通过向量检索找到最相关的答案。以下是实现问答功能的代码示例：

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Milvus# 初始化嵌入模型
embeddings = OpenAIEmbeddings()# 初始化向量数据库
vector_db = Milvus(embedding_function=embeddings)# 查询问题
question = "What is the capital of France?"
query_vector = embeddings.embed_query(question)# 检索最相关的答案
results = vector_db.similarity_search(query_vector)
print(results)

通过上述代码，我们可以实现一个简单的自动问答机器人。这个机器人可以根据用户的提问，从向量数据库中检索最相关的答案。

四、自主可控的开源大模型底座：LocalAI

如果你的工作环境不允许使用OpenAI API，或者你希望搭建一个自主可控的LLM底座，LocalAI 是一个不错的选择。LocalAI是一个开源的LLM框架，可以帮助你快速搭建一个本地运行的大模型应用。

以下是使用LocalAI搭建LLM底座的步骤：

安装LocalAI 你可以通过以下命令安装LocalAI：

pip install localai

启动LocalAI 启动LocalAI后，你将看到一个本地运行的LLM服务：

localai

使用LocalAI 你可以通过HTTP请求与LocalAI进行交互。例如，你可以使用以下代码调用LocalAI的API：

import requests# 发起请求
response = requests.post("http://localhost:8000/v1/chat/completions",json={"model": "local-ai","messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]}
)# 打印结果
print(response.json())

通过上述代码，你可以快速搭建一个本地运行的LLM应用，并实现简单的问答功能。

五、提升智能体水平：Llama系列模型

为了提升智能体的水平，我们可以使用Llama系列模型。Llama是一个开源的LLM模型，它在自然语言处理任务中表现出色。通过使用Llama模型，我们可以提升智能体的理解能力和生成能力。

以下是使用Llama模型的步骤：

安装Llama模型你可以通过以下命令安装Llama模型：

pip install llama

加载Llama模型加载Llama模型后，你可以使用它进行问答任务：

from llama import Llama# 加载Llama模型
model = Llama()# 使用Llama模型回答问题
question = "What is the capital of France?"
answer = model.generate(question)
print(answer)

通过上述代码，你可以快速加载Llama模型，并实现简单的问答功能。

六、建立智能体大军：AutoGPT

如果你希望让智能体自主思考、分工、制定计划并完成任务，AutoGPT 是一个不错的选择。AutoGPT是一个开源的智能体框架，可以帮助你建立一个智能体大军。这些智能体可以自主思考、分工协作，完成复杂的任务。

以下是使用AutoGPT建立智能体大军的步骤：

安装AutoGPT 你可以通过以下命令安装AutoGPT：

pip install autogpt

启动AutoGPT 启动AutoGPT后，你将看到一个智能体大军：

autogpt

使用AutoGPT 你可以通过HTTP请求与AutoGPT进行交互。例如，你可以使用以下代码调用AutoGPT的API：

import requests# 发起请求
response = requests.post("http://localhost:8000/v1/agents",json={"task": "Write a report on AI technology"}
)# 打印结果
print(response.json())