企业官网建设流程全解析

泊头市做网站价格,天水新闻 今天 头条 最新,微信小程序制作教程视频,服装网站建设视频1. 引言 在这个教程中#xff0c;我将向您展示如何搭建一个完整的 RAG#xff08;检索增强生成#xff09; 系统#xff0c;使用 MCP#xff08;Model Context Protocol#xff09; 协议和 通义千问 LLM 模型。通过这个项目#xff0c;您将深入理解向量检索、LLM 集成以…1. 引言在这个教程中我将向您展示如何搭建一个完整的RAG检索增强生成系统使用MCPModel Context Protocol协议和通义千问 LLM模型。通过这个项目您将深入理解向量检索、LLM 集成以及 MCP 协议的实际应用。1.1 什么是 RAGRAG 是Retrieval-Augmented Generation的缩写它结合了两个关键能力检索Retrieval从知识库中查找相关的信息生成Generation使用 LLM 根据检索的信息生成回答RAG 相比纯 LLM 的优势✅ 可以处理模型未见过的最新信息✅ 回答基于真实数据降低幻觉风险✅ 支持添加自定义知识库✅ 更精准和可信的回答1.2 什么是 MCPMCP 是一个标准化协议允许应用与 LLM 模型进行安全的交互。通过 MCP我们可以定义自定义工具供 LLM 调用实现客户端-服务器架构标准化人类与 AI 的交互流程1.3 项目架构概览┌─────────────────┐ ┌──────────────────┐│ LLM Client │ ←→ MCP Protocol ←→ │ MCP Server ││ (通义千问 API) │ │ (文档索引/检索) │└─────────────────┘ └──────────────────┘ ↓ ↓ 用户查询 FAISS向量数据库2. 环境准备2.1 系统要求•操作系统Linux/Mac/Windows•Python 版本Python 3.8•包管理器Conda推荐或 pip2.2 安装 Conda如果还未安装 Conda请从 Anaconda 官网 下载并安装。2.3 创建虚拟环境# 创建名为 mcp 的 conda 环境conda create -n mcp python3.10# 激活环境conda activate mcp2.4 安装核心依赖# 安装必要的 Python 包pip install faiss-cpu mcp openai python-dotenv依赖说明包版本用途faiss-cpu≥1.10.0向量索引和相似度搜索mcp≥1.6.0MCP 协议支持openai≥1.75.0OpenAI 兼容 API 客户端python-dotenv≥1.1.0环境变量管理3. API 密钥配置3.1 获取阿里云 API Key访问 阿里云 DashScope 官网登录或注册账户创建 API Key复制您的 API Key3.2 配置环境变量创建.env文件配置 API 密钥# 文件路径/home/swpucwf/llm-study/.env# 通义千问 API 配置QWEN_API_KEYyour-api-key-hereQWEN_BASE_URLhttps://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1# 阿里百炼嵌入模型配置DASHSCOPE_API_KEYyour-api-key-here # 通常与 QWEN_API_KEY 相同注意通常QWEN_API_KEY和DASHSCOPE_API_KEY可以使用同一个 API Key。3.3 验证配置测试是否能正确加载环境变量python -c “from dotenv import load_dotenvimport osload_dotenv()print(‘QWEN_API_KEY:’, ‘OK’ if os.getenv(‘QWEN_API_KEY’) else ‘Missing’)print(‘DASHSCOPE_API_KEY:’, ‘OK’ if os.getenv(‘DASHSCOPE_API_KEY’) else ‘Missing’)”4. 项目结构4.1 项目文件树02-mcp-rag/├── rag-server/│ ├── server-ali.py # Server 主程序使用阿里百炼│ ├── pyproject.toml│ └── uv.lock├── rag-client/│ ├── client-qwen-ali.py # Client 主程序推荐│ ├── client-qwen-ali-optimized.py # 性能优化版│ ├── pyproject.toml│ └── uv.lock├── start-server.sh # Server 启动脚本├── start-client.sh # Client 启动脚本├── RUN_GUIDE.md # 快速启动指南└── BLOG_MCP_RAG_TUTORIAL.md # 本文件4.2 核心文件说明4.2.1 Server 端server-ali.pyServer 负责维护文档的向量索引提供检索工具给 Client使用 FAISS 进行高效的相似度搜索4.2.2 Client 端client-qwen-ali.pyClient 负责• 与用户交互获取查询• 调用 Server 的检索工具• 与通义千问 LLM 通信• 生成最终的回答5. Server 端实现详解5.1 Server 核心代码# server-ali.pyfrom fastmcp import mcpimport numpy as npimport faissfrom openai import OpenAIclassRagServer: def__init__(self): # 向量存储 self._index None self._docs [] # 初始化嵌入模型客户端 self.client OpenAI( api_keyos.getenv(DASHSCOPE_API_KEY), base_urlhttps://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 ) asyncdefembed_text(self, texts: List[str]) - np.ndarray: 使用阿里百炼模型生成文本嵌入向量 resp self.client.embeddings.create( modeltext-embedding-v4, inputtexts, dimensions1536 ) return np.array([d.embedding for d in resp.data], dtypefloat32) mcp.tool() asyncdefindex_docs(self, docs: List[str]) - str: 索引文档到向量库中 self._docs docs embeddings awaitself.embed_text(docs) # 创建 FAISS 索引 dimension embeddings.shape[1] self._index faiss.IndexFlatL2(dimension) self._index.add(embeddings) returnf✅ 已索引 {len(docs)} 篇文档 mcp.tool() asyncdefretrieve_docs(self, query: str, top_k: int 3) - str: 检索最相关的文档 query_embedding awaitself.embed_text([query]) distances, indices self._index.search(query_embedding, top_k) results [] for i, idx inenumerate(indices[0]): if idx len(self._docs): results.append(f[{i}] {self._docs[idx]}) return\n.join(results)  ### 5.2 关键概念详解 #### 5.2.1 文本嵌入Embedding 嵌入是将文本转换为数值向量的过程 plaintext 文本: 糖尿病的症状 ↓ (文本嵌入模型)向量: [0.23, 0.45, -0.12, ..., 0.89] (1536 维)为什么需要嵌入计算机可以计算向量的相似度相似的文本会有接近的向量可以进行快速的向量搜索5.2.2 FAISS 索引FAISSFacebook AI Similarity Search是高效的向量搜索库# IndexFlatL2使用欧几里得距离L2进行精确搜索index faiss.IndexFlatL2(1536) # 1536 维向量# 添加向量index.add(embeddings)# 搜索相似向量distances, indices index.search(query_vector, top_k3)FAISS 的优势✅ 处理百万级向量无压力✅ GPU 加速支持✅ 多种搜索算法精确、近似等6. Client 端实现详解6.1 Client 核心代码# client-qwen-ali.pyfrom mcp import ClientSessionfrom mcp.client.stdio import stdio_client, StdioServerParametersfrom openai import OpenAIclassRagClient: def__init__(self): self.session None self.client OpenAI( api_keyos.getenv(QWEN_API_KEY), base_urlos.getenv(QWEN_BASE_URL) ) asyncdefconnect(self, server_script: str): 建立 MCP 连接 params StdioServerParameters( commandsys.executable, args[server_script], ) transport stdio_client(params) self.stdio, self.write await transport.__aenter__() self.session await ClientSession( self.stdio, self.write ).__aenter__() awaitself.session.initialize() asyncdefquery(self, q: str): 执行 RAG 查询流程 # 步骤 1检索相关文档 result awaitself.session.call_tool( retrieve_docs, {query: q, top_k: 3} ) # 步骤 2使用 LLM 生成回答 response self.client.chat.completions.create( modelqwen-plus, messages[ { role: system, content: 你是一个专业的医学助手... }, { role: user, content: f问题{q}\n\n相关文档\n{result} } ] ) return response.choices[0].message.content6.2 RAG 查询流程7. 快速启动指南7.1 启动 Server在第一个终端中# 激活环境conda activate mcp# 进入项目目录cd /home/swpucwf/llm-study/mcp-demo/mcp-in-action-master/02-mcp-rag/rag-server# 启动 Serverpython server-ali.py预期输出load_dotenvServer 启动后会等待 Client 连接。7.2 启动 Client在第二个终端中# 激活环境conda activate mcp# 进入项目目录cd /home/swpucwf/llm-study/mcp-demo/mcp-in-action-master/02-mcp-rag/rag-client# 启动 Clientpython client-qwen-ali.py ../rag-server/server-ali.py预期输出 启动 RAG 系统通义千问 阿里百炼 正在连接到 RAG Server...✅ 可用工具 [index_docs, retrieve_docs]✅ 系统连接成功 正在索引医学文档库...✅ 已索引 6 篇文档总文档数6 开始对话输入 退出 结束❓ 请输入您要查询的医学问题  ### 7.3 使用启动脚本可选 也可以使用提供的启动脚本 plaintext # Serverbash /home/swpucwf/llm-study/mcp-demo/mcp-in-action-master/02-mcp-rag/start-server.sh# Clientbash /home/swpucwf/llm-study/mcp-demo/mcp-in-action-master/02-mcp-rag/start-client.sh  --- 8. 交互示例 -------  ### 8.1 基本查询 ### 8.2 支持的输入类型 * • ✅ **中文输入**糖尿病的症状 * • ✅ **英文输入**What is diabetes * • ✅ **混合输入**diabetes 症状 * • ✅ **退出命令**退出 / exit / quit --- 9. 深入理解 MCP 协议 -------------- ### 9.1 MCP 的客户端-服务器模型 plaintext ┌─────────────────────────────────────────────────────┐│ ClientCLI 应用 ││ ┌──────────────────────────────────────────────┐ ││ │ 使用 ClientSession 与 Server 通信 │ ││ │ - 列出可用工具 │ ││ │ - 调用工具 │ ││ │ - 处理响应 │ ││ └──────────────────────────────────────────────┘ │└─────────────────────────────────────────────────────┘ ↕ (stdio)┌─────────────────────────────────────────────────────┐│ ServerMCP 服务进程 ││ ┌──────────────────────────────────────────────┐ ││ │ 使用 mcp.tool() 装饰器定义工具 │ ││ │ - index_docs索引文档 │ ││ │ - retrieve_docs检索文档 │ ││ └──────────────────────────────────────────────┘ │└─────────────────────────────────────────────────────┘9.2 mcp.tool() 装饰器详解mcp.tool()async def retrieve_docs(query: str, top_k: int 3) - str: 检索最相关的文档 这个装饰器让函数变成一个可被 LLM 调用的工具。 参数 query: 查询文本 top_k: 返回的文档数 返回 检索到的文档字符串 # 实现...装饰器的作用自动注册工具到 MCP Server解析函数签名生成工具定义处理客户端的工具调用请求9.3 工具调用流程Client 端 1. 解析用户输入 2. 调用 session.call_tool(retrieve_docs, {...}) 3. 等待响应MCP 通信 { jsonrpc: 2.0, id: 1, method: tools/call, params: { name: retrieve_docs, arguments: { query: 糖尿病, top_k: 3 } } }Server 端 1. 接收工具调用请求 2. 验证参数 3. 执行 retrieve_docs 函数 4. 返回结果MCP 响应 { jsonrpc: 2.0, id: 1, result: { content: [{ type: text, text: [0] 糖尿病是一种慢性代谢性疾病... }] } }10. 关键技术点总结10.1 向量相似度搜索# 原理使用向量距离度量相似度距离越小 → 相似度越高query_vector [0.1, 0.2, 0.3, ...]doc1_vector [0.1, 0.2, 0.4, ...] # 距离小 → 相关性高doc2_vector [0.8, 0.7, 0.2, ...] # 距离大 → 相关性低10.2 异步编程# 使用 async/await 进行非阻塞 I/Oasync def query(self, q: str): # 异步调用工具不阻塞 result await self.session.call_tool(...) # 异步调用 API不阻塞 response await self.client.chat.completions.create(...)10.3 中文输入处理# 直接使用 input() 函数处理中文query input( ) # 支持中文输入# 关键避免在线程池中运行 input()# ✅ 正确query input( )# ❌ 错误query await loop.run_in_executor(None, input, )如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取