用AI来“造AI”!Nexent部署本地智能体的沉浸式体验

目录

一、极速体验

二、轻量快速安装部署

三、环境配置

1.应用配置

2.模型配置

四、智能体再体验

五、结语


一、极速体验

在打造属于我们自己的智能体之前,我们先体验一下来自ModelEngine官方的强大智能体------Nexent!体验地址:++++一个提示词,无限种可能++++

点击上述地址后我们会进入如下界面:

选择立即体验,跳转到以下界面:

我们可以看到官网给出的介绍是:Nexent是一个开源的平台,这点对我们学生党或者个人开发者来说就很友好。而且他能够将混沌复杂的自然语言转化为完整的多模态智能体应用, 说白了就是:无需编排,无需复杂搭建。点击一键试用,进入以下界面:

我们先不管核心功能多么好,直接点击开始问答,开始体验!

选择主智能体即可,然后随意给出一些自己想了解的即可,比如,最近软考马上开始了,我就问他数字签名的流程是什么:

不到一分钟便直接给出我们想要的答案(而且还有流程图):

那就先体验到这里,接下来我们来打造专属于自己的AI!

二、轻量快速安装部署

我们找到导航栏的开发者,点击下方的智能体Nexent使用文档

然后我们会进入到快速开始的文档界面,而且安装教程简洁明了:

点击左侧导航栏的安装部署 ,在系统要求这里需要我们提前安装好Docker以及Docker Compose(需要登录Docker,此外还要有Git工具):

然后打开PowerShell,使用如下三行命令拉取文件并进行配置:

这里执行完毕后会生成***/nexent/docker的一系列文件:

然后执行deploy.sh文件,进入自动配置(建议使用Git图形化界面):

左上方图片中给出了一些选择,比如选1或2,y或n,那么我这里选的是1、1、n、y。其中的含义如下:

a.版本选择轻量快速部署:快速启动核心功能,适合个人用户和小团体(也有完整功能版,适合奇特用户,但是安装时间略长)。

b.部署模式选择开发模式:暴露所有服务端口以便调试。

c.不创建终端工具,这里为了方便直接使用图形化界面即可。

d.使用中国大陆的服务资源。

右上方图片就是自动配置的一个过程了,我们等待两分钟左右,在Docker里面就可以看到名为nexent的一个容器了:

此时我们打开浏览器输入:http://localhost:3000,就能够访问前端了!

三、环境配置

安装部署完成以后,并不能直接使用,需要我们进行快速配置,那我们就从应用、模型、知识库、智能体、对话页面到记忆模块一一配置,沉浸式的体验这个流程。

1.应用配置

在应用配置模块,我们可以配置应用的图标、名称和描述,其中图标和名称是帮助我们自己快速识别当前应用的功能。而应用描述会在生成智能体时,作为背景信息提供给模型,提升模型对应用场景的理解。那么我就弄一个"软考智搜",介绍如下:

2.模型配置

在模型配置模块中,我们可以接入各类AI模型,包括大语言模型、向量化模型和视觉语言模型。那就以大语言模型为例,逐步完成该模型配置。

我这里选择了阿里云的Qwen(通义灵码)模型,不过模型需要自己上传数据集进行模型训练和部署发布,如果觉得麻烦可以使用在线部署的方式体验。

模型添加成功后还可以进行修改:

最后检查模型连通性,成功后即可进一步创建智能体:

后续的知识库和智能体等配置就比较常规了,这里不做赘述。

四、智能体再体验

安装部署、环境都配好了,那下一步当然是要体验一下好不好用了!这次我问智能体甘特图和pert图的区别,看看效果如何:

可以看到不仅给出了两种图表的特点,还给出了近三年的软考真题解析教程,而且速度非常快,几秒就能出结果。如果你没有明确的搜索目标,可以敲入"软考"二字,智能体会自动推荐相关热点话题,相信会给你带来意想不到的收获。

五、结语

那么Nexent的本地部署体验到这里就结束了,过程中最让我印象深刻的就是轻量快速安装部署,即使是不懂容器技术的小白都可以轻松上手。由上文可知,只需克隆github上的文件、执行sh命令,再加上四个回车就可以松开双手,让容器自动创建和部署,稍加等待后直接访问本地的3000端口即可。

这里我体验到的只是ModelEngine强大功能的冰山一角,还有更多实用、高效且有趣的功能等着大家去探索!详情请点击:++++一个提示词,无限种可能++++

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