26 DeepSeek+实在Agent，一句指令生成全自动流程
最近每天都有近百位读者后台咨询我，问题主要集中在个人知识库软件是否可离线，如何开发和技术原理等。
今天这篇文章我想集中给大家回答下，对此感兴趣的可以看看。
个人知识库软件目前主流的是在远程云端运行，也就是说大家的文件会被上传到远程服务器被运算，那么它们就不能纯离线使用了。
好奇的读者可能会问，为什么主流的知识库软件都需要在线云端运行，而不支持纯离线呢？对这些问题感兴趣的，可以继续看看下面的介绍。
1 个人知识库
大模型已经把人类现有公开的知识学的差不多了，但是唯独很多个人文件、公司未公开的文件，它们都没有学到，因此对这类知识的回答就不会精准。如下所示问DeepSeek这月超市购物花费，它是无法回答的，主要原因就像它说的那样，数据来源缺失：
为了解决这样的问题，第一个方案就是，利用大模很强的泛化能力，它是零样本学习者（zero-shot learner），对从未见过的样本也有很强的学习能力，所以咱们直接上传文档给它，它直接学，然后回答我们，但是这种方法缺点也很明显，就是每次都要先去找文件然后再上传给它，很不方便！
于是，人们就想到了另一种技术方案，咱们能不能构建一个个人知识库，然后把资料集中放到里面，这样就不用每次重复找文件、重复上传文件了。
再后来就有了相关的技术，一般称之为检索增强技术（Retrieval-Augmented Generation），简称RAG，随着AI智能体在最近两年的快速发展，又诞生了更先进的RAG智能体。
2 RAG智能体之大脑
RAG智能体最核心两部分，一是决策大脑，目前主流就是指大模型，二是外部插件接入我们的个人知识。
我也正在开发这样的RAG软件，DeepSeekMine，目前正在迭代v0.6，目标纯离线本地快速运行。
其实早在开发之前，我们调研了目前市场上最流行的RAG智能体，它们绝大多数都是在线远程版，这里面令我印象最深刻的两家，一是ima（腾讯开发），二是实在Agent（实在智能公司开发），ima主要是应用，实在Agent不仅能应用智能体，还能开发智能体，所以下面来重点介绍实在Agent的搭建流程，主要搭建目标就是创建一个个人知识库Agent.
首先进入到实在Agent的搭建界面，如下图所示，这个界面是整体图：
其中右上角的视图局部截图如下所示，点击按钮「创建智能体」，如下所示：
进入智能体创建界面后，生成这样的一个拖拽工作流界面，通俗来说就是输入、大模型、其他插件，最后输出，如下图所示：
对于搭建一个知识库Agent来说，最重要的有两个环节，一是选择合适的大模型，另一个是上传个人知识库。咱们先从选择合适的大模型说起，如下图所示是选择大模型的界面：
这里包括了Qwen2.5，TARS-67B是实在智能自研大模型，还有deepseek-R1大模型，其实对于现在的大模型，尺寸小的性能也正在变得越来越好，所以这实际上给本地跑大模型提供了更加便利条件。大家根据自己喜好选择一个，比如咱们就选deepseek-R1-70B这版：
到这里搭建知识库Agent的第一个环节，界面选择大模型的操作步骤已经结束了。下面介绍搭建的第二个环节，知识库构建部分。
3 RAG智能体之外部插件
大模型是RAG智能体的大脑，那么个人知识库相当于是外部插件，实在Agent的搭建知识库部分，全都是界面操作，可配置型比较强。
比如下面第一个配置项，N选1召回，多路召回，关于这两个选项的区别，N选1召回就是单个知识库中选择最合适的一个文档，多路召回就是多路知识库中查询片段：
在RAG中还有一个很有意思的参数就是Score，如下默认值为0.5，它表示用户的查询向量与此文本片段的相似度，这个值越大表示相似度越高，0.5的默认值已经是很好的相似度了：
根据经验，调低一些如0.45，可以提高召回率，更多文本片段参与进来，叫大模型尽可能多的获取到提问相关的知识片段：
以上就是知识库搭建的参数配置部分，主要的就介绍完了。
接下来，看看上传个人文档到远程部分，如下所示点击+：
然后点击蓝色字体「去创建」：
接下来弹出这样的一个网页：
右上角选择：「新建知识库」按钮，
点击按钮后，弹出下面界面，输入名称和描述：
点击下面蓝色字体「选择文件」，支持多种不同格式的文件后缀，txt, markdown, pdf, html, xlsx, docx, csv, doc等，都可以上传：
接下来上传DeepSeek-R1的论文pdf到上面的知识库里：
还有V3的论文，咱们使用同样方法也上传上去：
当上传完成后，这里会显示上传进度，可以看到都上传完成了：
RAG智能体在上传文档后，要对文档分段处理，我们按照默认的分段逻辑：
全部上传完成后台会做自动的分段切分，接下来会显示文档已上传，界面如下所示：
实在Agent的这个搭建界面，其可视化非常棒，如下所示，我们可以清楚地看到一共划分了46个分段，如下所示为分段14和15，大家注意这里的分段未必是我们普通意义上的自然段：
等到这里，我们已经全部完成了个人知识库的构建工作，接下来就可以愉快的使用这些知识库了，在实在Agent这里直接支持一键拖拽，直接创建一个知识检索的Agent，如下图所示：
并在这个模块里选择知识库，就是我们刚才新建的知识库，咱们先试一下只勾选一个文档的测试，勾选并点击添加按钮：
至此我们使用实在Agent软件已经构建好了我们第一个知识库Agent，接下来提问这个Agent，然后它会自动完成知识库的检索RAG注入并通过配置的大模型回答问题，如下提问它，DeepSeek-R1-Zero怎们训练出来的：
可以看到实在Agent背后的工作流开始工作，从「开始输入」到知识检索2，再到大模型，再到最后回复输出：
当带那几知识检索2时，还可以展开看到里面的详细过程，包括输入的问题，放在query字段里：
并且可以看到命中了知识库文件中哪个片段，得分是0.5486：
下面是其回答，充分参考了资料，将DeepSeek-R1-Zero的介绍和训练分为下面三段：
测试没问题后，接下来就可以发布了，发布前修改下智能体的名字为：知识库Agent：
发布成功后，会在界面显示创建的智能体Agent：
接下来回到实在Agent的聊天界面，我们输入@符号，自动会出现刚才创建的知识库Agent：
点击选择它后，接下来就可以在这里一直提问它了：
比如，我们提问它，DeepSeek-R1另一个重要的算法GRPO（Group Relative Policy Optimization)，可以看到这个智能体的回答也是比较准确的：
以上就是使用实在Agent搭建的一个完整知识库智能体，感兴趣的可以直接去这里下载软件，并按照此文步骤去试一试：
https://www.ai-indeed.com/downloadCenter
4 全自动Agent
除了方便构建Agent外，它家还有一个很强的功能，那就是结合大模型，只需输入一句话，全自动生成操作流程。
比如我想获取豆瓣电影排行榜数据（电影名、评分），只需要在下面输入这句话：
然后自动生成如下4步的操作流程：
然后只需要鼠标回车，它会自动执行整个4个步骤，自动打开网页，自动找到电影和排行榜，整个过程1分钟左右，AI就全部干完了。
最后自动输出下面的结果：
一句话，生成操作流程；再一键回车，自动开始干活，确实厉害了。想体验的，根据上面步骤，可以直接去感受下。
不得不感叹，没有大模型和智能体前，程序员开发这样的一个程序，没有个把小时还真搞不定，现在只需要1分钟。
总结一下
本文回答了大家对大模型接入个人知识库的一些常见疑问，包括大模型在线离线问题，目前主流RAG都是在线版。
关于开发知识库智能体，本文使用实在Agent介绍了一种详细搭建方法，这种方法通过上文可以看到，具有特点：
1）普通人也能搞，因为整个过程不需要写一行代码；
2）全部拖拉拽，操作比较方便；
3）知识库的配置UI界面做的比较丝滑，可视化也做得很棒。
知识库Agent的基本原理和技术也在文中做了介绍，包括知识库Agent的由来，主要组成部分，算法核心参数（TOP K, Score，召回策略）。
最后介绍了一个全自动Agent，只需输入一句指令，自动生成操作流程；再按下回车，智能体自动开始干活。
