开源AI大模型LLM低代码智能体框架选型最佳实践——MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow、Anything-LLM,RAG+AI 工作流+Agent+deepseek

开源AI大模型LLM低代码智能体框架选型企业最佳实践——MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow、Anything-LLM,RAG+AI 工作流+Agent+deepseek

1.MaxKB

MaxKB = Max Knowledge Base,是一款基于 LLM 大语言模型的开源知识库问答系统,旨在成为企业的最强大脑。它能够帮助企业高效地管理知识,并提供智能问答功能。想象一下,你有一个虚拟助手,可以回答各种关于公司内部知识的问题,无论是政策、流程,还是技术文档,MaxKB 都能快速准确地给出答案:比如公司内网如何访问、如何提交视觉设计需求等等

官方网址:https://maxkb.cn/

1.1 简介

  1. 开箱即用:支持直接上传文档、自动爬取在线文档,支持文本自动拆分、向量化、RAG(检索增强生成),智能问答交互体验好;

  2. 无缝嵌入:支持零编码快速嵌入到第三方业务系统,让已有系统快速拥有智能问答能力,提高用户满意度;

  1. 灵活编排:内置强大的工作流引擎,支持编排 AI 工作流程,满足复杂业务场景下的需求;

  1. 模型中立:支持对接各种大语言模型,包括本地私有大模型(Llama 3 / Qwen 2 等)、国内公共大模型(通义千问 / 智谱 AI / 百度千帆 / Kimi / DeepSeek 等)和国外公共大模型(OpenAI / Azure OpenAI / Gemini 等)。

1.2 技术框架和原理

  • 技术栈

  • 前端:Vue.js、logicflow

  • 后端:Python / Django

  • Langchain:Langchain

  • 向量数据库:PostgreSQL / pgvector

  • 大模型:Ollama、Azure OpenAI、OpenAI、通义千问、Kimi、百度千帆大模型、讯飞星火、Gemini、DeepSeek 等。

2.Dify

Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务(Backend as Service)和 LLMOps 的理念,使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员,也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。

由于 Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈,包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的流程编排,并同时提供了一套易用的界面和 API。这为开发者节省了许多重复造轮子的时间,使其可以专注在创新和业务需求上

  • 官网:https://dify.ai/zh

  • github:https://github.com/langgenius/dify?tab=readme-ov-file

2.1 简介

Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台。其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、Agent、模型管理、可观测性功能等,让您可以快速从原型到生产。以下是其核心功能列表:

  1. 工作流: 在画布上构建和测试功能强大的 AI 工作流程,利用以下所有功能以及更多功能。

  2. 全面的模型支持: 与数百种专有/开源 LLMs 以及数十种推理提供商和自托管解决方案无缝集成,涵盖 GPT、Mistral、Llama3 以及任何与 OpenAI API 兼容的模型。

  3. Prompt IDE: 用于制作提示、比较模型性能以及向基于聊天的应用程序添加其他功能(如文本转语音)的直观界面。

  4. RAG Pipeline: 广泛的 RAG 功能,涵盖从文档摄入到检索的所有内容,支持从 PDF、PPT 和其他常见文档格式中提取文本的开箱即用的支持。

  5. Agent 智能体: 您可以基于 LLM 函数调用或 ReAct 定义 Agent,并为 Agent 添加预构建或自定义工具。Dify 为 AI Agent 提供了 50 多种内置工具,如谷歌搜索、DELL·E、Stable Diffusion 和 WolframAlpha 等。

  6. LLMOps: 随时间监视和分析应用程序日志和性能。您可以根据生产数据和标注持续改进提示、数据集和模型。

  7. 后端即服务<

### 构建RAG大模型私有知识库 #### 使用DeepseekDify实现本地部署 为了在本地环境中使用DeepseekDify构建RAG大模型的私有知识库,需完成一系列配置与集成操作。具体过程涉及环境准备、安装必要的软件包和服务设置。 #### 环境准备 确保拥有适合运行大型语言模型的基础架构,包括但不限于足够的计算资源(CPU/GPU)、内存空间及存储容量。此外,还需准备好支持Python编程的语言环境及相关依赖项[^3]。 #### 安装Deepseek-R1 按照官方文档指导,在服务器上部署Deepseek-r1版本的大规模预训练模型实例。此步骤通常涉及到下载权重文件、调整参数配置以适应硬件条件等操作[^1]。 #### 配置Dify平台 通过Dify提供的API接口或命令行工具连接已部署好的Deepseek-r1服务端口,使两者之间建立有效的通信链路。此时可以测试二者之间的连通性,确认消息传递正常无误[^2]。 #### 创建嵌入式索引 针对目标领域内的文本资料集执行向量化处理,生成对应的embedding表示形式,并将其导入至数据库中形成结构化的索引体系。这一环节对于后续查询效率至关重要。 #### 实现检索增强机制 设计合理的算法逻辑,使得当用户发起咨询请求时,系统能够快速定位最相关的背景信息片段作为辅助材料输入给LLM进行响应合成;同时保持对话流畅性和自然度不受影响。 ```python from dify import DifyClient import deepseek as ds client = DifyClient(api_key='your_api_key') model = ds.load_model('path_to_deepseek_r1') def get_context(query): embeddings = model.encode([query]) results = client.search(embeddings=embeddings, top_k=5) context = " ".join([r['text'] for r in results]) return context ``` 上述代码展示了如何利用Dify客户端API获取与查询语句相似度最高的几个条目,并将它们组合成一段连续的文字串供进一步分析使用。
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