标签：手把手搭建

「从零搭建智能体与知识库」系列第 4 篇。目标：20 分钟把本地文档导入 ima，基于资料问答并核对参考来源。环境：Windows 或 macOS、ima 客户端、DeepSeek。 结论：ima 的优点是零部署、本地文件直接导入、答案标注参考来源；代价是资料要上传到云端，复杂表格和扫描件的解析一般。适合个人和小团队，不适合不能出内网的资料。 零、准备清单 ima 客户端：https://ima.qq.com/，支持 Windows、m…

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「从零搭建智能体与知识库」教程系列第 3 篇。目标：用 Cline 在 VS Code 里完成两个项目——单文件天气查询、双城天气对比（Flask + 前端）。环境：VS Code、Cline 插件、DeepSeek API、高德天气 API。 结论：Cline 是开发场景的 Agent。它不直接回答问题，而是读文件、改代码、跑命令、看报错再改。用好它的关键不是提示词多长，而是三件事：工作目录要小、验收标准要写清、危险操作必须人工确认。…

赞(0)admin2026-10-03智能体 阅读(21)去评论

「从零搭建智能体与知识库」教程系列第 2 篇。目标：在一个 Dify 实例里搭两个应用——聊天助手和旅行 Agent——再给 Agent 接知识库与搜索工具，最后发布并调 API。环境：Dify Cloud 或自建，模型用硅基流动的 DeepSeek。 结论：Dify 的价值是把「提示词、模型、工具、知识库、发布」放进同一个界面。聊天助手十分钟能上线；Agent 多花一步配工具，但能自己决定查什么。下面按可复现顺序走一遍。 零、准备清单…

赞(0)admin2026-10-02智能体 阅读(33)去评论

「从零搭建智能体与知识库」教程系列第 1 篇。目标：30 分钟内跑通「上传文档 → 检索 → 基于资料回答」。环境：Windows 10/11、Cherry Studio 1.x、硅基流动 API。 结论：这套组合不需要本地显卡。对话模型和 Embedding 模型都走硅基流动，Cherry Studio 只负责客户端、知识库和检索。代价是按 token 计费，资料会上传到云端。 零、准备清单 硅基流动账号：手机号注册，地址 https…

赞(0)admin2026-10-01智能体 阅读(28)去评论

系列最后一篇，实现 AI 能力的接入与成本控制。AI 调用是要真金白银计费的，而「点一下按钮」是免费的——这个不对称如果不处理，很快就会出问题。 一、模型调用层：只做三件事 package com.laijun.commons.ai; /** * 大模型调用客

赞(0)admin2026-09-10项目实战 阅读(63)去评论

这一篇实现交卷之后的所有环节：判分、人工阅卷、成绩展示、错题归集、统计分析。核心矛盾是——怎么在「给考生更多信息」和「不泄露答案」之间找平衡。 一、判分器的完整实现 先把判分器整个放出来，因为这个类的设计决定了后面所有环节的正确性。 package com.l

赞(0)admin2026-09-09项目实战 阅读(47)去评论

这一篇实现考试进行时的全部环节。在线考试最难的不是功能本身，而是边界情况：网络断了、刷新页面、重复交卷、前端倒计时被改。下面每个方法都能直接用。 一、进入考试与断线续考 @Override public ExamTakePaperVO start(ExamSt

赞(0)admin2026-09-08项目实战 阅读(42)去评论

上一篇搭好了工程和数据库。这一篇实现组卷和考生指派——从「题库里按规则抽题生成试卷」到「把考生圈进考场」，每个方法都能直接抄。 一、试卷的两条生成路径 试卷由 exam_paper 的 gen_mode 决定生成方式： gen_mode方式数据来源 1固定组卷

赞(0)admin2026-09-07项目实战 阅读(50)去评论

这个系列会把「AI 在线考试系统」从零搭一遍：建表、配环境、写关键代码、跑起来验证。每一篇结束你都能有一个能运行的东西，而不是读完一堆设计原则。 这是第一篇，目标是把工程骨架和数据库搭起来，让服务能启动。 一、前置环境 组件版本说明 JDK17+Spring

赞(1)admin2026-09-06项目实战 阅读(80)评论(1)

最后一篇，讲知识库 Agent 的设计，以及为了用上它而做的一次整仓升级——那次升级里踩到的两个坑，比 Agent 本身更值得记录。 一、依赖与装配 <!-- Spring AI Alibaba Agent（ReactAgent 多跳推理） -->

赞(0)admin2026-09-05项目实战 阅读(38)去评论