企业官网建设流程全解析

目录

一、案例简介

二、案例目标

核心功能

技术要点

预期效果

三、技术栈与核心依赖

编程语言

核心框架与库

外部服务

四、项目配置

1. Qdrant 向量数据库配置

2. Ollama 模型配置

3. 知识库配置

五、项目结构

关键文件说明

六、核心代码实现

1. 导入必要的库

2. 配置向量数据库

3. 创建知识库并添加内容

4. 创建 Agent

5. 启动 Web 服务

七、运行与测试

运行步骤

测试示例

注意事项

八、实现思路与扩展建议

核心设计思想

1. RAG 架构

2. 本地化优势

3. Agno 框架的优势

代码架构说明

扩展建议

1. 增强知识库

2. 优化检索效果

3. 改进生成质量

4. 功能扩展

5. 性能优化

九、完整源码

local_rag_agent.py

requirements.txt

一、案例简介

本案例实现了一个完全本地的检索增强生成（RAG）系统，使用 Llama 3.2 作为语言模型，Qdrant 作为向量数据库，通过 Ollama 进行模型推理。该系统基于 Agno v2.0 框架构建，提供了一个交互式的 AgentOS Web 界面，无需依赖外部 API 即可实现智能问答功能。

🎓 学习目标：

• 理解 RAG（检索增强生成）的基本原理和实现方式
• 掌握如何使用 Qdrant 向量数据库进行文档索引和检索
• 学习如何使用 Ollama 运行本地大语言模型
• 了解 Agno 框架的 Agent 和 Knowledge 类的使用方法