智能体平台搭建智能体

与字节的Coze相同,百度也有自己的智能体平台,这节用智能体平台搭建一个AI Agent。

首先打开智能体平台在左侧的菜单中选择创建智能体,智能体平台支持知识库,工作流等丰富的功能。

在打开的智能体平台中填入智能体名称和设定,设定的内容是描述此智能体的角色和功能,

点击立即创建后进入到详细配置页面,在详细配置页面中,智能体已经默认填充好了大部分功能配置,也可以根据需要进行修改,比如开场白的内容和问题,回答的声音音色等,同时右侧提供了实时测试的功能。

这样一样智能体就创建完成了,如果需要调用的话,可以在右上角点击发布,将此智能体发布出去,同时发布还支持发布到微信公众号和小程序等。

        文心智能体平台是一个比较成熟的快速搭建智能体的应用平台,提供了丰富的插件和功能来搭建功能柜强大的智能体,这我搭建的是一个个性化的购物推荐助手,明叫购慧伴,他可以帮助你对商品的选择进行诊断,并根据你的需求判断出最适合你的商品,这样解决选购商品犹豫不决和选择出不适合自己的商品,在用户输入问题后,智能体会根据用户的提问进行自然语言处理,根据处理的结果了解用户意图,并做针对性回答,回答的同时也会用语音播报出。这次的经验让我对大模型有了更深的了解,对大模型的理念也更清晰,为今后搭建大模型或者将大模型接入到其他软件中提供了经验。

### 不使用 Coze 平台搭建结合自有数据库并通过 API 创建智能体的方法 要实现一个结合自有数据库并通过 API 进行交互的智能体,可以采用以下方法和技术栈: #### 技术选型 1. **大模型接口** 使用现有的大型语言模型(LLM)作为核心推理引擎。可以选择 OpenAI 的 GPT 系列、Hugging Face 的 Llama 或 DeepSeek 等开源模型[^4]。 2. **RAG 框架** 构建基于检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)的知识库系统。该框架允许从外部数据源提取信息并将其融入模型的回答中[^4]。 3. **API 设计与实现** 利用 RESTful API 或 GraphQL 来暴露服务端的功能给前端或其他客户端调用。Python 中常用的 Web 框架如 Flask 和 FastAPI 是不错的选择。 4. **数据库集成** 自己维护的关系型或非关系型数据库用于存储结构化和半结构化的业务数据。例如 MySQL、PostgreSQL 对于事务性强的应用;MongoDB、Cassandra 更适合处理大规模分布式数据集[^3]。 5. **工作流编排** 实现复杂的逻辑操作可以通过低代码/无代码的方式完成任务自动化。Dify 提供了一种可视化的解决方案来连接不同的模块和服务节点。 #### 具体实施步骤说明如下: 以下是构建这样一个系统的简化版 Python 示例程序片段: ```python from fastapi import FastAPI, Depends import sqlite3 app = FastAPI() def get_db(): conn = sqlite3.connect('example.db') try: yield conn finally: conn.close() @app.post("/query/") async def query_database(query: str, db=Depends(get_db)): cursor = db.cursor() result = None # 假设我们有一个简单的表叫做 'notes' if "SELECT" in query.upper(): # 防止SQL注入应更加严谨地验证输入 cursor.execute(f"{query}") result = cursor.fetchall() return {"results": result} ``` 此脚本展示了如何设置基本的服务接受来自用户的 SQL 查询请求,并返回相应的结果。当然,在实际应用中还需要考虑安全性措施以及更高级别的错误处理机制。 --- ### 数据库模式设计注意事项 当决定是否选用单用户还是多用户类型的数据库时,请注意两者之间的区别及其适用场景[^3]: - 单用户模式适用于那些只需要一个人访问的数据集合,比如个人日记或者财务记录软件。 - 多用户共享同一份资料则更适合社交网络类应用程序或者是在线教育平台上学生提交作业后的成绩管理系统等情况。 综上所述,虽然没有直接依赖Coze平台所提供的特性,但是通过精心挑选合适的技术组件同样能够达成预期效果——即建立具备强大记忆力特性的聊天机器人原型产品。
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