LangChain、RAG、Agent是什么

LangChain、RAG、Agent是什么

在本地部署基于DeepSeek-R1模型的商用级知识库系统，旨在帮助开发者搭建智能知识库，提升企业智能化水平。

1. 背景与技术概述：随着大语言模型和RAG技术发展，AI知识库广泛应用于各行业，但传统信息管理系统存在问题，大模型也有“幻觉”现象。RAG技术将信息检索与生成模型结合，能缓解“幻觉”，而Agent智能体和LangChain框架可满足复杂业务需求。

2. 本地部署DeepSeek-R1模型

   • 整体框架：包括技术架构和RAG原理。技术架构涉及多种技术和工具，如DeepSeek-R1、vLLM、LangChain等；RAG原理涵盖文档处理、问题向量化、文本召回等流程。
   • 部署步骤： 估算GPU显存，选择合适的DeepSeek-R1模型及推理框架vLLM，搭建服务器环境，下载模型权重和分词器文件，修改分词器配置文件，搭建并启动推理服务，通过多种方式测试服务。

3. 部署知识库应用：开放DeepSeek推理服务接口，部署MaxKB知识库应用，对接D