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在聊天模型中集成知识库（如RAG架构或微调嵌入），算力需求将因检索增强机制、上下文扩展及模型交互方式变化而显著增加。

为了使用 Yum 存储库，必须在 /etc/yum.repos.d/ 目录下添加一个 .repo 文件（例如 rabbitmq.repo）。如果系统是Linux 7 可以将下面的el8 修改成 el7,将 el/8 修改成 el/7。在浏览器输入网址http://localhost:1567，使用admin登录。本文主要讲解Linux系统安装rabbitmq服务。说明：如果是Linux 7系统将el8修改成el7。

在AI应用开发领域，Dify凭借其革命性的可视化编排能力迅速成为低代码开发赛道的领跑者。然而随着企业级用户深入应用，其技术瓶颈逐渐显现：原生检索增强生成（RAG）引擎在处理多模态数据处理、长文本语义理解及高频迭代更新的企业级知识库时，响应质量与效率呈现显著衰减，尤其在应对复杂业务场景下的多轮对话意图捕捉、跨文档关联推理等核心需求时，现有架构暴露出明显的性能天花板。作为开源领域新一代检索增强生成引擎，RAGFlow通过深度文档理解技术重构了多模态数据处理范式。

阿里云视觉智能开放平台基于达摩院自研的人脸人体分析技术，提供人脸检测与五官定位、人脸属性识别、人脸比对、人脸搜索、人体检测、人体属性、行为分析等多种功能，为开发者和企业用户提供高性能高可用的人脸人体识别服务。服务端人脸识别离线SDK，包括人脸检测、人脸跟踪、人脸关键点定位、人脸质量、角度模型、活体检测和人脸识别等能力，可以直接部署服务器上。最近公司做人脸识别相关的项目，考虑到识别结果的准确率和成本的问题，调研了百度，阿里云，科大迅飞，微信小程序相关的人脸识别接口接入方式以及收费情况。

其中，R1 版本是专门针对复杂逻辑推理场景优化的模型，通过强化符号逻辑处理能力，擅长解决数学证明、代码生成、逻辑问答等需要深度推理的任务。而 V3 版本则定位为通用型自然语言处理平台，在保持基础语言理解能力的同时，重点提升了多模态内容处理（如图文理解、视频解析）和超长文本建模（支持 10 万 token 以上上下文）的能力，更适用于知识图谱构建、跨模态检索、长文档摘要等综合型应用场景。，在数学、逻辑和复杂问题解决上表现卓越，适合需要深度思考的场景。，在编程、多语言和内容生成上领先，适合企业级通用需求。

‌LM Studio是一款功能强大的桌面应用程序，旨在让用户能够在本地设备上轻松运行、管理和部署大型语言模型（LLMs），而无需依赖昂贵的云端服务‌‌。它降低了使用大语言模型的门槛，提供了离线运行、灵活使用模型和广泛模型兼容性等核心功能，特别适合开发者和爱好者使用。‌Ollama‌是一个开源的本地运行和管理大语言模型（LLM）的工具，旨在帮助用户快速在本地设备上部署和管理大模型，如Llama 2和DeepSeek。多模型格式支持增加了模型选择的灵活性，用户可以使用不同类型的模型。

基于任何LLM框架构建的链和智能代理，并与LangChain无缝集成，LangChain是使用LLM构建的首选开源框架。简单说就是用它来观察大模型进行了哪些调用，让你清楚你的大模型内部咋工作的。为了让大家先感受一下LangChain框架，这里使用框架进行一个最简单的对话案例，注意，这个案例一定是正确的，如果报错则一定是环境缺少包或者环境变量没配置等问题。LangChain应用需要一个大模型型，官方教程使用的是OpenAI，本文使用硅基流动的DeepSeekR1满血版进行演示。”就无法把问题回答准确。

企业知识管理：MaxKB（知识图谱 + 权限管理）或 FastGPT（轻量级 RAG 构建）。深度文档问答：RAGFlow（灵活检索逻辑）。AI 应用开发：Dify（全流程开发）或 FastGPT（RAG 流程编排）。模型部署与测试：OpenWebUI（本地即开即用）。

正如USB-C为设备连接各类外设配件提供了标准化连接方式，MCP则为AI模型连接不同数据源和工具建立了统一标准。MCP由Anthropic公司提出并开源，其核心架构包括MCP服务器和MCP客户端。MCP服务器负责暴露数据，而MCP客户端则负责访问这些数据，从而实现大模型与外部数据源的无缝集成。MCP 的核心遵循客户端-服务器架构，其中主机应用程序可以连接到多个服务器。：MCP 服务器可以连接到的互联网（例如，通过 API）提供的外部系统。越来越多的预构建集成，您的大语言模型可以直接接入。