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从 0 搭一套 Python AI 知识库(九):统计、日志与部署-AI项目博客

从 0 搭一套 Python AI 知识库(九):统计、日志与部署

本系列共 9 篇,从空目录搭到可部署的 Python RAG 知识库。这是最后一篇。 问答、Agent 都能跑了,但“能演示”和“能上线”之间还差一段:模型调用要记账,租户要限额度,出问题要能查,服务要能部署。这一篇把这些收尾工作做完。 图:用量统计按场景拆分调用次数、失败与 token,失败调用同样计费。 一、AI 流水:失败也要记 每次调用模型都写一条 kb_ai_invoke_log:场景、模型、token 数、耗时、成功/失败、…

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从 0 搭一套 Python AI 知识库(八):Agent 与多轮记忆-AI项目博客

从 0 搭一套 Python AI 知识库(八):Agent 与多轮记忆

本系列共 9 篇,从空目录搭到可部署的 Python RAG 知识库。这是第 8 篇。 单轮问答是“检索一次,再回答”。但有些问题需要先查一遍、发现不够、换个关键词再查,甚至要读某个切片的完整正文。这一篇用 LangGraph 做一个能自己决定检索几次的 Agent,并让它记住同一个会话的历史。 图:首页功能位,知识问答与深度推理均已启用,Agent 多跳推理是独立入口。 一、什么时候需要 Agent 单轮 RAGAgent 检索次数固…

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从 0 搭一套 Python AI 知识库(七):问答与流式输出-AI项目博客

从 0 搭一套 Python AI 知识库(七):问答与流式输出

本系列共 9 篇,从空目录搭到可部署的 Python RAG 知识库。这是第 7 篇。 检索能返回相关片段了,这一篇把它们变成答案。完成后:同步接口能返回带 [1][2] 出处的回答,SSE 接口能逐字输出,刷新会话还能看到历史消息和引用。 图:知识问答,答案逐条标注 [n],引用可点开定位原文。 一、问答的完整顺序 一次问答不是“检索 + 调模型”这么简单,顺序很重要: 检查对话模型是否可用; 先扣配额(拦住再干活,别让用户等十几秒才…

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专注 AI 工程化落地 —— 覆盖智能体、大模型、Java AI 与 Python 的学习笔记,以及 AI 平台的项目实战记录。

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