大模型最典型最成熟的应用非知识库莫属了，构建本地大模型知识库的主流技术组件组合通常围绕检索增强生成（RAG）框架展开，涵盖前端交互、向量存储、嵌入模型、推理大模型等核心模块。本文介绍基于大模型构建本地知识库的技术原理，特别是RAG原理，并演示操作个人用的基于轻量版Cherry studio及企业级Dify的知识库构建方案，通过本文档的学习，您可以建设自己个人的或企业级的知识库。

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【摘要】字节跳动开源AI开发平台Coze，包含CozeStudio和CozeLoop两大核心组件。CozeStudio提供一站式AI智能体开发工具，支持零代码/低代码开发；CozeLoop专注于AI智能体全生命周期管理。两大项目均采用Apache2.0许可证，支持商业使用和私有化部署。此次开源将推动AI代理开发社区共建，降低开发者门槛。开源地址已公布，开发者可立即体验完整功能。

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我们平时训练微调大模型或部署大模型应用时，会通常用到镜像文件，本文提供通用且专业镜像文件，如有其它组件需安装，则可在Dockerfile文末追加。

本文探讨了生成式AI Agent的核心架构与工作原理。Agent通过整合语言模型、工具和编排层，实现了超越基础模型的能力：1）利用工具扩展功能，访问实时数据并执行现实操作；2）采用ReAct、思维链等推理框架进行决策规划；3）通过扩展程序、函数调用和数据存储三种工具类型实现外部系统交互。文章详细解析了Agent的认知架构组成，对比了不同工具的应用场景，并指出目标学习（上下文学习、检索增强、微调）对

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【摘要】字节跳动开源AI开发平台Coze，包含CozeStudio和CozeLoop两大核心组件。CozeStudio提供一站式AI智能体开发工具，支持零代码/低代码开发；CozeLoop专注于AI智能体全生命周期管理。两大项目均采用Apache2.0许可证，支持商业使用和私有化部署。此次开源将推动AI代理开发社区共建，降低开发者门槛。开源地址已公布，开发者可立即体验完整功能。

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