AI智能体实现线路

这是一篇关于AI智能体实现线路的思维导图，描述了AI智能体实现机器人的整个过程，主要内容包括：环境准备，软件安装，模型部署，知识库创建，智能体创建。

AI智能体实现线路

• 环境准备
  • 步骤1：硬件配置
    • 确定硬件需求
  • 步骤2：网络配置
    • 配置网络接口
• 软件安装
  • 步骤1：Docker安装
    • 安装Docker及Docker Compose
  • 步骤2：Dify安装
    • docker启动Dify
  • 步骤3：Ollama安装
    • 安装Ollama
  • 步骤4：Xinference安装
    • 安装Xinference
• 模型部署
  • 步骤1：下载语言模型
    • 选择合适的DeepSeek模型版本下载
  • 步骤2：下载嵌入模型
    • 在Xinference中加载就嵌入模型下载
• 知识库创建
  • 步骤1：创建知识库
    • 填写知识库基本信息
  • 步骤2：上传文档
    • 确定上传文档类型及确保文档质量
  • 步骤3：文本分段与清洗
    • 使用工具进行分段并检查分段结果
    • 去除无关内容并标准化文本格式
  • 步骤4：设定索引方法和检索设置
    • 选择适合的索引方法及设定检索参数
  • 步骤5：选择Embedding模型
    • 应用Embedding模型及配置模型参数
  • 步骤6：保存并处理
    • 保存知识库设置确认所有设置无误
• 智能体创建
  • 步骤1：创建智能体应用
    • 确定用户交互流程及设计界面布局
    • 编写代码实现功能及进行单元测试
  • 步骤2：设置对话流程
    • 设计对话逻辑
      • 确定对话场景
      • 设计对话流程图
    • 实现对话逻辑
      • 编写对话管理代码
      • 测试对话流程
  • 步骤3：绑定知识库
    • 选择知识库
      • 确定与客服应用匹配的知识库
      • 配置知识库访问权限
    • 集成知识库到应用
      • 编写代码实现知识库查询
      • 测试知识库查询功能
  • 步骤4：选择模型并调节参数
    • 研究可用模型
      • 比较不同模型性能
      • 选择适合的模型
    • 调节模型参数
      • 根据需求调整参数
      • 测试模型输出质量
  • 步骤5：测试与优化
    • 执行全面测试
      • 进行压力测试
      • 进行功能测试
    • 根据反馈进行优化
      • 收集用户反馈
      • 调整应用以提升体验