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@@ -115,19 +115,41 @@ provider_server_address = 127.0.0.1:11434
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| lm-studio | 是 | 使用 LM Studio 本地运行 LLM(将 `provider_name` 设置为 `lm-studio`)|
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| openai | 否 | 使用兼容的 API |
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启动所有服务:
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### **启动服务并运行**
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如果需要,请激活你的 Python 环境。
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```sh
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source agentic_seek_env/bin/activate
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```
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启动所需的服务。这将启动 `docker-compose.yml` 中的所有服务,包括:
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- searxng
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- redis(由 redis 提供支持)
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- 前端
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```sh
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sudo ./start_services.sh # MacOS
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start ./start_services.cmd # Windows
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```
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运行助手:
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**选项 1:** 使用 CLI 界面运行。
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```sh
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python3 cli.py
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```
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**选项 2:** 使用 Web 界面运行。
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启动后端服务。
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```sh
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python3 api.py
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```
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访问 `http://localhost:3000/`,你应该会看到 Web 界面。
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请注意,目前 Web 界面不支持消息流式传输。
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*如果你不知道如何开始,请参阅 **Usage** 部分*
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@@ -448,6 +470,16 @@ https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/
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| 32B | 24GB+ VRAM(例如 RTX 4090) | 🚀 能完成大多数任务,但在任务规划上可能仍有困难。 |
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| 70B+ | 48GB+ VRAM(例如 Mac Studio) | 💪 表现优秀。推荐用于高级用例。 |
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**Q: 是否支持中文以外的语言?**
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DeepSeek R1 天生会说中文
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但注意:代理路由系统只懂英文,所以必须通过 config.ini 的 languages 参数(如 languages = en zh)告诉系统:
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如果不设置中文?后果可能是:你让它写代码,结果跳出来个"医生代理"(虽然我们根本没有这个代理... 但系统会一脸懵圈!)
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实际上会下载一个小型翻译模型来协助任务分配
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**Q:为什么选择 Deepseek R1 而不是其他模型?**
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就其尺寸而言,Deepseek R1 在推理和使用方面表现出色。我们认为非常适合我们的需求,其他模型也很好用,但 Deepseek 是我们最后选定的模型。
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