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RSS订阅原创 智能体RAG客服系统4——middleware部分开发与agent主体开发
当前中间件、Agent均开发调试完成，代码可实现流式结果输出。后续将基于Streamlit开发交互式网页，为普通用户提供可视化使用界面。
2026-06-15 12:09:38
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原创 智能体RAG客服系统3——构建Agent工具的实现
• 功能：调用RAG总结服务（RAG模块写过，不清楚请看上一篇），从向量数据库检索并整理参考资料。• 入参：query（字符串类型），返回值为字符串。• 实现逻辑：导入RagSummaryService类并实例化，函数内部调用该类的rag_summary方法，传入入参并返回执行结果。@tool(description="从向量存储中检索参考资料")当前仅完成基础工具开发，还存在一个用于状态标记的工具待实现，该工具将在动态提示词切换模块中开发。
2026-06-12 13:07:39
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原创 智能体RAG客服系统2——RAG模块
接收用户问题、检索知识库参考资料，再将用户提问和检索到的资料一并交给大模型，由模型整理总结并给出回答。需要说明的是，该模块只是一个独立工具，后续会集成到Agent智能体中，作为智能体可调用的工具之一入参为用户查询语句query，最终返回模型生成的总结文本（字符串类型）。1. 调用方法，检索得到参考文档列表；2. 遍历文档列表，定义计数器为每条参考资料添加序号，拼接资料序号、文档正文、元数据，整合为完整的参考资料字符串；input对应原始用户提问，context对应拼接好的参考资料；
2026-06-12 12:15:08
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原创 智能体RAG客服系统1——项目所需工具的开发部分
项目名称为智扫通，这是一款面向消费者的智能客服系统，主要为用户提供扫地机器人全周期相关服务。项目包含两大核心功能。第一是智能问答服务，项目模拟售卖扫地、洗拖一体机器人的业务场景，依托 RAG 技术，从知识库中检索信息，自动回复客户咨询。第二是使用报告生成，这也是本智能体的核心工作，系统可根据已购用户的使用记录，自动生成使用报告。简单来说，本项目是融合 RAG 技术与 Agent 智能体的综合型项目。复制上述函数，仅修改配置键名、日志提示文案、函数名称，分别实现，逻辑和主提示词加载完全一致。
2026-06-11 16:10:47
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原创 黑马程序员大模型RAG与Agent智能体项目1-前置准备
在pycharm中创建新项目+.py文件，运行（前提是下载好了openai库且是最新的）阿里云百炼的本地版，在自己电脑上部署和运行大模型，不花钱，花电费和硬件。云端部署：阿里云的百炼大模型平台，完成注册、登录、实名。创建API KEY，后续使用代码即可调用云平台大模型。在模型广场中找到任意模型，复制openai代码。五、代码调用ollama的本地模型。四、Ollama本地部署大模型。显存多大选多大的模型，蒸馏模型。二、基于代码调用云端大模型。改动1.base url。一、通义千问大模型接入。
2026-06-01 15:41:12
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空空如也
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